論文の概要: An Explicit Surrogate for Gaussian Mixture Flow Matching with Wasserstein Gap Bounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28992v1
- Date: Mon, 30 Mar 2026 20:47:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-01 15:25:02.855343
- Title: An Explicit Surrogate for Gaussian Mixture Flow Matching with Wasserstein Gap Bounds
- Title(参考訳): ワッサースタインギャップ境界に整合したガウス混合流れの明示的サロゲート
- Authors: Elham Rostami, Taous-Meriem Laleg-Kirati, Hamidou Tembine,
- Abstract要約: 2つのガウス混合モデル間の学習自由流のマッチングについて検討する。
我々は、時間とともに一方の混合物を他方に輸送する明示的な速度場を使用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.17478203318226307
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study training-free flow matching between two Gaussian mixture models (GMMs) using explicit velocity fields that transport one mixture into the other over time. Our baseline approach constructs component-wise Gaussian paths with affine velocity fields satisfying the continuity equation, which yields to a closed-form surrogate for the pairwise kinetic transport cost. In contrast to the exact Gaussian Wasserstein cost, which relies on matrix square-root computations, the surrogate admits a simple analytic expression derived from the kinetic energy of the induced flow. We then analyze how closely this surrogate approximates the exact cost. We prove second-order agreement in a local commuting regime and derive an explicit cubic error bound in the local commuting regime. To handle nonlocal regimes, we introduce a path-splitting strategy that localizes the covariance evolution and enables piecewise application of the bound. We finally compare the surrogate with an exact construction based on the Gaussian Wasserstein geodesic and summarize the results in a practical regime map showing when the surrogate is accurate and the exact method is preferable.
- Abstract(参考訳): 本研究では,2つのガウス混合モデル(GMM)間の学習自由流のマッチングについて,時間とともに一方の混合物を他方へ輸送する明示的な速度場を用いて検討した。
本手法は, 連続性方程式を満たすアフィン速度場を持つ成分ワイドガウス経路を構成する。
行列平方根計算に依存する正確なガウスのワッサースタインコストとは対照的に、サロゲートは誘導流れの運動エネルギーから導かれる単純な解析式を許容する。
そして、このサロゲートがどれだけ正確なコストを近似するかを分析する。
我々は、局所通勤体制における二階合意を証明し、局所通勤体制における明示的な立方誤差を導出する。
非局所的なレジームを扱うために,共分散進化を局所化し,境界の断片的適用を可能にする経路分割戦略を導入する。
最終的に、サロゲートをガウス・ワッサーシュタイン測地線に基づく正確な構成と比較し、サロゲートが正確で正確な方法が好ましいことを示す実用的なレジームマップで結果を要約する。
関連論文リスト
- A Unified View of Drifting and Score-Based Models [92.51878018325031]
ドリフトがカーネル平滑分布にスコアベースの定式化を許すことを示すことにより,拡散モデルの背後にあるスコアマッチング原理との関係を正確にする。
一般的なラプラス核に対して正確な分解を導出し、ラプラス核に対してドリフトが低温および高次元状態におけるスコアマッチングの正確なプロキシであることを示す厳密な誤差境界を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-08T07:41:36Z) - Relative Wasserstein Angle and the Problem of the $W_2$-Nearest Gaussian Distribution [4.042425236692822]
本研究では, 最適輸送の枠組みの下で, 経験的分布がガウス性からどこまで逸脱するかを定量化する問題について検討する。
相対変換不変な二次ワッサーシュタイン空間の錐幾何学を利用して、2つの新しい幾何学量を導入する。
この空間の任意の2光線によって生成される充填円錐は平坦であり、角度、射影、内部積が厳密に明確に定義されていることを証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T22:03:10Z) - Pathway to $O(\sqrt{d})$ Complexity bound under Wasserstein metric of flow-based models [1.724966705006084]
We provide tools to estimates the error of flow-based generative model under the Wasserstein metric。
この誤差は、次元と独立にスケールする後方流のプッシュフォワード写像のリプシッツ性という2つの部分によって明示的に制御できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-07T07:26:39Z) - On the Wasserstein Convergence and Straightness of Rectified Flow [54.580605276017096]
Rectified Flow (RF) は、ノイズからデータへの直流軌跡の学習を目的とした生成モデルである。
RFのサンプリング分布とターゲット分布とのワッサーシュタイン距離に関する理論的解析を行った。
本稿では,従来の経験的知見と一致した1-RFの特異性と直線性を保証する一般的な条件について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T02:36:11Z) - JKO for Landau: a variational particle method for homogeneous Landau equation [7.600098227248821]
我々は、JKOスキームの枠組みにおけるランドー方程式の新しい暗黙的粒子法を開発した。
重要な観察は、フローマップがかなり複雑な積分方程式に従って進化する一方で、未知成分は単に対応する密度のスコア関数であるということである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T20:08:19Z) - Variational Gaussian filtering via Wasserstein gradient flows [6.023171219551961]
ガウスとガウスの混合フィルタを近似する新しい手法を提案する。
本手法は勾配流表現による変分近似に依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-11T12:22:35Z) - Large-Scale Wasserstein Gradient Flows [84.73670288608025]
ワッサーシュタイン勾配流を近似するスケーラブルなスキームを導入する。
我々のアプローチは、JKOステップを識別するために、入力ニューラルネットワーク(ICNN)に依存しています。
その結果、勾配拡散の各ステップで測定値からサンプリングし、その密度を計算することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T19:21:48Z) - Pathwise Conditioning of Gaussian Processes [72.61885354624604]
ガウス過程後部をシミュレーションするための従来のアプローチでは、有限個の入力位置のプロセス値の限界分布からサンプルを抽出する。
この分布中心の特徴づけは、所望のランダムベクトルのサイズで3次スケールする生成戦略をもたらす。
条件付けのこのパスワイズ解釈が、ガウス過程の後部を効率的にサンプリングするのに役立てる近似の一般族をいかに生み出すかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-08T17:09:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。