論文の概要: Analytic Bridge Diffusions for Controlled Path Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02961v1
• Date: Sun, 03 May 2026 05:36:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.538544
• Title: Analytic Bridge Diffusions for Controlled Path Generation
• Title（参考訳）: 制御経路生成のための解析的橋梁拡散
• Abstract要約: 現代の橋梁拡散法の多くは、目的を指定し、ニューラルネットワークを用いて関連するスコアやドリフトフィールドを学習することにより、有限時間輸送を実現する。 LQ-GM-PIDでは、線形2次制御のバックボーンを保持するが、端末状態制御を所定の端末確率密度で置き換える。 LQ-GM-PIDは橋梁拡散を終端目標マッチングツールから経路整形ツールに変える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most modern bridge-diffusion methods achieve finite-time transport by specifying an interpolation, Schrödinger-bridge, or stochastic-control objective and then learning the associated score or drift field with a neural network. In contrast, we identify a restricted but sufficiently broad and analytically solvable class in which the score, intermediate marginals, and protocol gradients are available in closed form without inner stochastic simulation loops and without neural networks in the optimization loop. We recast the classical linear--quadratic--Gaussian (LQG) stochastic-control structure as a transport problem of the Path Integral Diffusion (PID) type. In classical LQG control, linear dynamics, Gaussian noise, and quadratic costs lead to Riccati equations and closed-form optimal feedback. In LQ-GM-PID, we retain the linear--quadratic stochastic-control backbone, but replace terminal state regulation by a prescribed terminal probability density and allow both the initial and terminal laws to be Gaussian Mixtures (GM). Moreover, LQ-GM-PID turns bridge diffusion from a tool for terminal target matching alone into a tool for path shaping. We demonstrate this on a 2D corridor task, a 2D multi-entrance transport task, and a high-dimensional scaling study with $d=32$ and $M=16$ Gaussian-mixture terminal modes, all with sub-50\,ms analytic precompute on a laptop. We position LQ-GM-PID as an analytically solvable reference model for the state-of-the-art neural bridge-diffusion and generative-transport methods: a controlled setting in which neural approximations, score estimates, path-shaping objectives, and protocol-learning procedures can be tested against exact quantities.
• Abstract（参考訳）: 現代の橋梁拡散法の多くは、補間、シュレーディンガー橋、あるいは確率制御目的を指定し、ニューラルネットワークを用いて関連するスコアやドリフト場を学習することで有限時間輸送を実現する。 対照的に、スコア、中間辺縁、およびプロトコル勾配が、内部確率シミュレーションループや、最適化ループにおけるニューラルネットワークなしでクローズドな形で利用できるような、制限的だが十分に広範かつ解析的に解決可能なクラスを同定する。 古典線形四進法(LQG)の確率制御構造をパス積分拡散(PID)型の輸送問題として再検討した。 古典的なLQG制御では、線形力学、ガウスノイズ、二次コストは、リッキー方程式と閉形式最適フィードバックをもたらす。 LQ-GM-PIDでは、線形2次確率制御のバックボーンを保ちながら、端末状態制御を所定の端末確率密度で置き換え、初期法則と終端法則の両方をガウス混合(GM)とする。 さらに、LQ-GM-PIDは橋梁拡散を終端目標マッチング用ツールから経路整形用ツールに変換する。 本稿では,2次元廊下作業,2次元マルチエントレランス輸送作業,および$d=32$および$M=16$ガウス混合端末モードを用いた高次元スケーリング研究,およびこれらをラップトップ上でのサブ50\,ms解析プリコンプリートを用いて実演する。 我々は、LQ-GM-PIDを最先端のニューラルブリッジ拡散およびジェネレーティブトランスポート法の解析的に解決可能な参照モデルとして位置づける: ニューラルネットワークの近似、スコア推定、経路形成目的、プロトコル学習手順を正確な量で検証できる制御された設定である。

関連論文リスト

• LC-GRPO: Bridging Train-Inference Gap for Flow-Based GRPO with Langevin Correction [59.32834240526981]
  フローベース生成モデルは典型的には、決定論的常微分方程式(ODE)を解くことによってサンプリングされる 既存の流れモデルのためのGRPO法は、訓練中にオイラー時間ODEを非等方微分方程式(SDE)に置き換える。 本稿では,フローベースGRPOフレームワークであるLC-GRPOを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-06T04:47:57Z)
• One-Sided Quantile Coupling for Flow Matching [8.295726579539016]
  Flow Matching Train Continuous-time Generative Model by regressing the velocity field of a probability path between a simple source distribution and a target data distribution。 本稿では,データバッチのみをサンプリングし,各ペアソースを直接構築する軽量な一方結合であるQuantile Coupling Flow Matching (QC-FM)を提案する。 QC-FMはトレーニング予算に合わせてベースラインを改良し、FIDを最大12.9%削減し、4つのデータセットでOT-CFMを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-02T04:03:59Z)
• Closed-Form Spectral Regularization for Multi-Task Model Merging [96.82449201305234]
  モデルマージは、個別に調整された複数の専門家をトレーニングデータなしで単一のマルチタスクモデルに結合する。 State-of-the-art merging method formulate merging as a layer-wise interference problem。 本稿では,逐次降下の勾配-流路に一致するソフト指数フィルタを組み合わせた閉形式手法SWUDIを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-05T14:00:47Z)
• Entropy Across the Bridge: Conditional-Marginal Discretization for Flow and Schrödinger Samplers [68.9946633641494]
  フローマッチングとシュルディンガーブリッジは確率を定義するが、その推論格子は通常一点拡散から受け継がれる。 終端条件付き橋梁形状を境界流の進化から分離し, 橋梁を識別する条件付きエントロピーレートを導出する。 EDM/CIFAR-10では、エントロピックな時間分散は5段階のFID(186.3 pm 4.0対200.5 pm 2.9対cosineの238.0 pm 5.3)が最適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-15T16:11:10Z)
• QDSB: Quantized Diffusion Schrödinger Bridges [4.3331379059769395]
  本稿では,量子化拡散シュルディンガーブリッジ (QDSB) を提案する。 正規化最適結合は、アンカー近似の品質によって制御される誤差により、安定なw.r.t.アンカー量子化であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-12T11:35:08Z)
• Posterior Augmented Flow Matching [64.1559809786948]
  後拡張フローマッチング(PAFM)はフローマッチング(FM)の一般化である PAFMは、異なるモデルスケールで最大3.4FID50KでFMよりも改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-01T17:59:59Z)
• Generative Stochastic Optimal Transport: Guided Harmonic Path-Integral Diffusion [0.0]
  誘導最適輸送のための線形解決可能なフレームワークであるGH-PID(Guid Harmonic Path-Integral Diffusion)を導入する。 低次元誘導プロトコルは、解析構造を保持しながら軌道アンサンブルを形成する。 GH-PIDは、所定の端末分布を満たす幾何学的、信頼的トラジェクトリを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T05:18:15Z)
• High-dimensional Mean-Field Games by Particle-based Flow Matching [18.129646808071893]
  平均場ゲーム(MFGs)は相互作用エージェントの連続体を持つ系のナッシュ平衡を研究する。 広い適用性にもかかわらず、高次元のMFGを解くことは、基本的な計算的および解析的障害のため重要な課題である。 本稿では,高次元MFGに対処する粒子ベースディープフローマッチング(FM)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T01:04:53Z)
• Harmonic Path Integral Diffusion [0.4527270266697462]
  本稿では,連続多変量確率分布から抽出する新しい手法を提案する。 本手法では,状態空間の起点を中心とするデルタ関数を$t=0$とし,ターゲット分布に$t=1$で変換する。 これらのアルゴリズムは他のサンプリング手法、特にシミュレートおよびパス積分サンプリングと対比し、解析制御、精度、計算効率の点でそれらの利点を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T16:20:21Z)
• Model-free Distortion Canceling and Control of Quantum Devices [0.0]
  深部強化学習(DRL)に基づく一般モデルフリー制御手法を提案する。 複数のNNを構成する新しいコントローラアーキテクチャを提案する。 我々は,99%以上の忠実度を有するチップの異なる目標出力分布のシーケンスを生成するよう,コントローラを訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T12:54:57Z)
• Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
  近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。 本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:04:07Z)
• Direct pulse-level compilation of arbitrary quantum logic gates on superconducting qutrits [36.30869856057226]
  任意のqubitおよびqutritゲートを高忠実度で実現でき、ゲート列の長さを大幅に削減できることを示す。 最適制御ゲートは少なくとも3時間ドリフトでき、同じ校正パラメータを全ての実装ゲートに利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T22:15:43Z)
• NAG-GS: Semi-Implicit, Accelerated and Robust Stochastic Optimizer [45.47667026025716]
  2つの重要な要素に依存した、新しく、堅牢で、加速された反復を提案する。 NAG-GSと呼ばれる手法の収束と安定性は、まず広範に研究されている。 我々は、NAG-arityが、重量減衰を伴う運動量SGDや機械学習モデルのトレーニングのためのAdamWといった最先端の手法と競合していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T16:54:53Z)
• Inverting brain grey matter models with likelihood-free inference: a tool for trustable cytoarchitecture measurements [62.997667081978825]
  脳の灰白質細胞構造の特徴は、体密度と体積に定量的に敏感であり、dMRIでは未解決の課題である。 我々は新しいフォワードモデル、特に新しい方程式系を提案し、比較的スパースなb殻を必要とする。 次に,提案手法を逆転させるため,確率自由推論 (LFI) として知られるベイズ解析から最新のツールを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T09:08:27Z)
• Accurate methods for the analysis of strong-drive effects in parametric gates [94.70553167084388]
  正確な数値と摂動解析手法を用いて効率的にゲートパラメータを抽出する方法を示す。 我々は,$i$SWAP, Control-Z, CNOT など,異なる種類のゲートに対する最適操作条件を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T02:02:54Z)
• Adaptive Subcarrier, Parameter, and Power Allocation for Partitioned Edge Learning Over Broadband Channels [69.18343801164741]
  パーティショニングエッジ学習(PARTEL)は、無線ネットワークにおいてよく知られた分散学習手法であるパラメータサーバトレーニングを実装している。 本稿では、いくつかの補助変数を導入してParticleELを用いてトレーニングできるディープニューラルネットワーク(DNN)モデルについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:27:50Z)

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。