フローマッチングニューラルプロセス：確率過程モデリングの改善

この論文は、生成モデル技術であるフローマッチングを利用した新しいニューラルプロセス（NP）モデルを紹介しています。主な貢献は、ODEソルバーを使用して条件付きサンプリングを可能にし、補助的な条件付け方法を必要としない、よりシンプルで効率的なNPモデルです。このモデルは、精度と実行時間のトレードオフを提供し、さまざまなベンチマークで既存のNPメソッドよりも優れたパフォーマンスを示します。これは、多くの科学および工学アプリケーションで重要な確率過程をモデル化し、サンプリングするための、よりアクセスしやすく、潜在的に高速な方法を提供するという点で重要です。

• •フローマッチングに基づく新しいニューラルプロセスモデルを紹介。
• •ODEソルバーを使用した、よりシンプルで効率的な条件付きサンプリングのアプローチを提供。
• •精度と実行時間の制御可能なトレードオフを提供。
• •さまざまなベンチマークで、既存の最先端のニューラルプロセスメソッドを上回る性能。