Entropic neural OT via diffusion process の実装 - やったことの説明

Entropic neural OT via diffusion process の実装 - やったことの説明

はじめに 今回は Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes (Gushchin+, Neurips2023...概要を表示 はじめに 今回は Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes (Gushchin+, Neurips2023)について，アルゴリズムを理解することを目的として実装します． 公式の実装はこちらにあります． 最適輸送と拡散モデルの関係については，こちらやこちらがわかりやすかったです． この論文で提案されているEntropic Neural Optimal Transport (ENOT)では，最適輸送に基づく生成モデルのために，エントロピー正則化つきの最適輸送を拡散モデルっぽいモデル(シュレディンガー橋)を使って解いています． ここでは，最適輸送について説明したあと，拡散モデル，シュレディンガー橋について順に説明し，最後に提案法の説明をします． それぞれの手法について，適当な具体例を用いて実装しつつ理解することを目指します