論文の概要: Active Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00877v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 02:50:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.393737
• Title: Active Flow Matching
• Title（参考訳）: アクティブフローマッチング
• Abstract要約: アクティブフローマッチング(AFM)は、フローに沿った条件付きエンドポイント分布を操作するための変動目的を再構成する。 我々は、自己正規化重要度サンプリングを用いて、前方および逆のKullback-Leibler(KL)変異を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.437387789022354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discrete diffusion and flow matching models capture complex, non-additive and non-autoregressive structure in high-dimensional objective landscapes through parallel, iterative refinement. However, their implicit generative nature precludes direct integration with principled variational frameworks for online black-box optimisation, such as variational search distributions (VSD) and conditioning by adaptive sampling (CbAS). We introduce Active Flow Matching (AFM), which reformulates variational objectives to operate on conditional endpoint distributions along the flow, enabling gradient-based steering of flow models toward high-fitness regions while preserving the rigour of VSD and CbAS. We derive forward and reverse Kullback-Leibler (KL) variants using self-normalised importance sampling. Across a suite of online protein and small molecule design tasks, forward-KL AFM consistently performs competitively compared to state-of-the-art baselines, demonstrating effective exploration-exploitation under tight experimental budgets.
• Abstract（参考訳）: 離散拡散とフローマッチングモデルは、並列かつ反復的な洗練を通じて、高次元の客観的景観における複雑で非付加的で非自己回帰的な構造をキャプチャする。 しかし、それらの暗黙的な生成性は、変分探索分布(VSD)や適応サンプリング(CbAS)による条件付けなど、オンラインのブラックボックス最適化のための原則的変分フレームワークとの直接統合を妨げている。 フローに沿った条件付き終端分布を演算するための変動目標を再構成し,VSDとCbASの厳密さを維持しつつ,フローモデルの高適合領域への勾配に基づく操舵を可能にするアクティブフローマッチング(AFM)を提案する。 我々は、自己正規化重要度サンプリングを用いて、前方および逆のKullback-Leibler(KL)変異を導出する。 一連のオンラインタンパク質と小さな分子設計タスクの中で、フォワードKL AFMは最先端のベースラインと比較して一貫して競争力を発揮し、厳密な実験予算の下で効果的な探査・探索を実証している。

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