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Generar mediante eliminación de ruido

Distingue corrupción durante el aprendizaje y generación progresiva.

Lo esencialExperimentarProfundizar
Fuentes científicas
Definición

En DDPM, un proceso directo añade ruido progresivamente. Una red aprende información para invertir la corrupción. El muestreo parte de ruido y aplica pasos de eliminación de ruido para producir una nueva muestra.

Ecuación

xₜ = √ᾱₜ x₀ + √(1 − ᾱₜ) ε, ε ∼ N(0,I)

x₀ son los datos, ε ruido gaussiano y ᾱₜ el producto de factores de retención hasta t. La ecuación describe el proceso directo DDPM, no todas las variantes generativas.

Supuestos y notación

x₀ son los datos, ε ruido gaussiano y ᾱₜ el producto de factores de retención hasta t. La ecuación describe el proceso directo DDPM, no todas las variantes generativas.

Límites de interpretación

Red, objetivo y programa de muestreo son elecciones distintas. Datos y cálculo también afectan la calidad. El proceso no recupera necesariamente una imagen original memorizada.

Comparar los niveles adecuados

Arquitectura
Transformer · Red recurrente
Método de aprendizaje / generación
Supervisado · autosupervisado · refuerzo · difusión
Sistema de aprendizaje y decisión
DreamerV3 · MuZero

En esta página

DefiniciónEcuaciónSupuestos y notaciónLímites de interpretaciónFuentes científicas
Lo esencial
Del concepto al usoPoner en práctica

Fuentes científicas

  • Ho, Jain & Abbeel · 2020Denoising Diffusion Probabilistic Models
    Publicación original

Síntesis didáctica de las fuentes citadas. Los resultados dependen de las tareas, protocolos y recursos de cada publicación.

Explorar tambiénRazonamiento y agentesInferencia

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