Verlet 流：基于流模型的精确似然积分器
机器学习
2024-05-07 v1
摘要
在计算连续规范化流（CNF）的模型似然时出现的近似会阻碍这些模型在布尔玻尔兹曼分布中进行重要抽样，因为精确似然是必需的。本文提出了 Verlet 流，这是一类受哈密顿动力学中符号积分器启发、基于增广状态空间构建的 CNF。当使用精心构造的 Taylor-Verlet 积分器时，Verlet 流提供了精确似然的生成模型，这些模型在保持最小表达性约束的同时，推广了来自非连续环境中耦合流架构。我们在 toy densities 上的实验表明，常用的 Hutchinson 轨迹估计器的方差不适合进行重要抽样，而 Verlet 流在与完全自动求导轨迹计算相当的同时，速度显著更快。
引用
@article{arxiv.2405.02805,
title = {Verlet Flows: Exact-Likelihood Integrators for Flow-Based Generative Models},
author = {Ezra Erives and Bowen Jing and Tommi Jaakkola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02805},
year = {2024}
}
备注
ICLR AI4DifferentialEqautions In Science workshop 2024