バイノミアル・フロー：離散の順序データに対するデノイジングとフローマッチング
arXiv cs.LG / 2026/5/4
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要点
- 本論文は、連続空間でのTweedieの公式に相当する形で、離散のフローベース生成モデリングにおいて「デノイザーとスコア関数」の関係が欠けていた点を埋めます。
- 「Binomial flows（バイノミアル・フロー）」を提案し、離散の非負の順序データ向けに学習時のデノイジングとサンプリング時のスコア的な量を結びつけます。
- この手法は、離散拡散モデルのための単一の学習レシピを提供し、デノイジング・サンプリング・正確な尤度推定（exact likelihoods）を同時に可能にします。
- 合成データでの検証に加え、実データセットでも競争力のある結果が得られたことを示します。
