Longitudinal Flow Matching for Trajectory Modeling
Created by
Haebom
저자
Mohammad Mohaiminul Islam, Thijs P. Kuipers, Sharvaree Vadgama, Coen de Vente, Afsana Khan, Clara I. Sanchez, Erik J. Bekkers
개요
Generative 모델은 드물게 샘플링되고 고차원적인 시퀀스 데이터에 어려움을 겪으며, 일반적으로 동역학 학습을 쌍별 전이로 축소합니다. 본 논문에서는 여러 관측 시점과 일관된 연속적인 확률적 동역학을 공동으로 학습하는 Interpolative Multi-Marginal Flow Matching (IMMFM)을 제안합니다. IMMFM은 유동 매칭을 위한 부드러운 목표로 조각별 2차 보간 경로를 사용하고, 안정적인 학습을 위한 이론적 조건을 바탕으로 드리프트와 데이터 기반 확산 계수를 공동으로 최적화합니다. 이 설계는 고유한 확률성을 포착하고 불규칙한 희소 샘플링을 처리하며 개별 대상 궤적을 생성합니다. 합성 벤치마크 및 실제 종단 신경 영상 데이터 세트에 대한 실험을 통해 IMMFM이 예측 정확도 및 추가 다운스트림 작업 모두에서 기존 방법보다 성능이 뛰어남을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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IMMFM은 희소 샘플링된 고차원 시퀀스 데이터를 처리하는 생성 모델의 성능을 향상시킵니다.
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IMMFM은 예측 정확도와 다운스트림 작업에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보입니다.
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IMMFM은 개별 대상 궤적을 생성할 수 있습니다.
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IMMFM은 조각별 2차 보간 경로를 사용하고, 드리프트 및 데이터 기반 확산 계수를 공동으로 최적화합니다.