Learning generative models from a control perspective
Notice bibliographique
Résumé
The main topic of this thesis is to bridge two important domains in machine learning: probabilistic generative models and control methods. Generative models are used for modeling distributions of various kinds of data and are of great importance in creative generation applications. Generative models can also be used for versatile probabilistic inference tasks, such as posterior solving or normalizing factor estimation, which are important in many scientific applications. The focus of this thesis is to study how control insights can guide us to design better generative modeling algorithms, for example, achieving a better trade-off between exploration and exploitation. We present a series of our works on this aspect. In the first work, we propose energy-based GFlowNet to jointly train a GFlowNet as well as an energy-based model for modeling discrete data. For continuous distributions, we investigate how to train a hierarchical variational model as a GFlowNet in a diffusion-like way. Lastly, we extend our approach to graph combinatorial optimization problems to sample high-quality solutions. Together, these contributions advance sample quality and steerability of generative models through new training objectives and inference techniques. Last but not least, we outline ongoing and future work from both the algorithmic perspective and the applicative angles in the last chapter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».