Neural Bridge Processes

Thu, 30 Apr 2026 07:32:42 GMT

### 저자

Jian Xu, Yican Liu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

### 💡 개요

본 논문은 부분적으로 관측된 문맥-목표 쌍으로부터 확률적 함수를 학습하는 데 있어 기존 신경 확산 프로세스(NDP)의 한계를 지적하고, 입력에 독립적인 순방향 확산 과정 대신 입력에 고정된 브리지 궤적을 사용하는 신경 브리지 프로세스(NBP)를 제안한다. NBP는 특히 입력과 출력 차원이 다를 때 출력 공간 앵커를 학습하여 생성 경로를 안내하며, 이를 통해 이론적으로 입력 정보를 노이즈 상태에 주입하고 NDP에서는 불가능한 직접적인 기울기 경로를 생성한다. 합성 회귀, EEG, CylinderFlow, 이미지 회귀 등 다양한 실험에서 일관된 성능 향상을 입증했으며, 브리지 앵커링된 생성 경로가 조건부 확률 함수 모델링을 강화하는 일반적인 메커니즘임을 시사한다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **입력 정보의 효과적인 통합:** NBP는 입력 정보를 순방향 확산 과정에 통합하여 노이즈 상태 자체에 조건부 정보를 주입함으로써, 입력과 독립적인 기존 NDP 방식보다 더 강력한 조건화(conditioning)를 가능하게 한다.

- **차원 불일치 문제 해결:** 입력과 출력의 차원이 다른 경우에도 출력 공간 앵커를 학습하는 방식을 통해 생성 경로를 효과적으로 안내할 수 있어, 다양한 응용 분야에 대한 적용 가능성을 높인다.

- **일반화된 조건부 모델링:** NBP의 핵심 원리인 입력 앵커링된 브리지 궤적은 확산 모델뿐만 아니라 플로우 매칭 신경 프로세스에도 적용 가능함을 보여주며, 조건부 확률 함수 모델링을 위한 일반적인 접근 방식을 제시한다.

- **브리지 구성의 중요성:** 제안된 NBP의 성능 향상은 단순히 입력 앵커링뿐만 아니라 학습된 정렬(alignment)을 포함한 완전한 브리지 구성에서 비롯되며, 향후 브리지 구성 요소들의 최적화 및 조합에 대한 추가 연구가 필요할 수 있다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2508.07220)