Jan, 2024
基于能量的扩散生成器用于高效采样玻尔兹曼分布
Energy based diffusion generator for efficient sampling of Boltzmann distributions
Yan Wang, Ling Guo, Hao Wu, Tao Zhou
TL;DR我们介绍了一种称为基于能量扩散生成器的新型采样器，用于从任意目标分布生成样本。采样模型采用类似变分自动编码器的结构，利用解码器将来自简单分布的潜在变量转换为逼近目标分布的随机变量，并设计了基于扩散模型的编码器。通过利用扩散模型对复杂分布的强大建模能力，我们可以获得生成样本的分布与目标分布之间的 Kullback-Leibler 散度的准确变分估计。此外，我们提出了一种基于广义 Hamilton 动力学的解码器，进一步提升了采样性能。通过实证评估，我们展示了我们的方法在各种复杂分布函数上的有效性，并展示了与现有方法相比的优越性。