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Pré-Publication, Document De Travail Année : 2023

Spectral Diffusion Processes

Angus Phillips
  • Fonction : Auteur
Thomas Seror
  • Fonction : Auteur
Michael Hutchinson
  • Fonction : Auteur
Valentin de Bortoli
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1084097
  • IdRef : 249460300
Arnaud Doucet
  • Fonction : Auteur
Emile Mathieu
  • Fonction : Auteur

Résumé

Score-based generative modelling (SGM) has proven to be a very effective method for modelling densities on finite-dimensional spaces. In this work we propose to extend this methodology to learn generative models over functional spaces. To do so, we represent functional data in spectral space to dissociate the stochastic part of the processes from their space-time part. Using dimensionality reduction techniques we then sample from their stochastic component using finite dimensional SGM. We demonstrate our method's effectiveness for modelling various multimodal datasets.

Dates et versions

hal-03945456 , version 1 (18-01-2023)

Identifiants

Citer

Angus Phillips, Thomas Seror, Michael Hutchinson, Valentin de Bortoli, Arnaud Doucet, et al.. Spectral Diffusion Processes. 2023. ⟨hal-03945456⟩
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