Bayesian Flow Networks in Continual Learning

要約

ベイジアン フロー ネットワーク (BFN) は、あらゆるデータ型を学習する機能を備え、ユニバーサル生成モデリングへの最も有望な方向性の 1 つとして最近提案されました。
そのパワーは、ニューラル ネットワークとベイズ推論の表現力によってもたらされ、継続的な学習のコンテキストに適しています。
私たちは BFN の背後にあるメカニズムを詳しく調べ、非定常データの生成機能を経験的に検証するための実験を実施します。

要約(オリジナル)

Bayesian Flow Networks (BFNs) has been recently proposed as one of the most promising direction to universal generative modelling, having ability to learn any of the data type. Their power comes from the expressiveness of neural networks and Bayesian inference which make them suitable in the context of continual learning. We delve into the mechanics behind BFNs and conduct the experiments to empirically verify the generative capabilities on non-stationary data.

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