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Générer par débruitage

Suivre la différence entre corruption pendant l’apprentissage et génération progressive.

L’essentielExpérimenterApprofondir
Sources scientifiques
Définition

Dans le cadre DDPM, un processus direct ajoute progressivement du bruit à des données. Un réseau apprend des informations permettant d’inverser cette corruption. L’échantillonnage part d’un bruit et applique des étapes de débruitage pour produire une nouvelle donnée.

Équation

xₜ = √ᾱₜ x₀ + √(1 − ᾱₜ) ε, ε ∼ N(0,I)

x₀ est la donnée, ε un bruit gaussien et ᾱₜ le produit des facteurs de rétention jusqu’à t. L’équation décrit la corruption directe du cadre DDPM, pas toutes les variantes génératives.

Hypothèses et notation

x₀ est la donnée, ε un bruit gaussien et ᾱₜ le produit des facteurs de rétention jusqu’à t. L’équation décrit la corruption directe du cadre DDPM, pas toutes les variantes génératives.

Limites de l’interprétation

Le réseau, l’objectif et le plan d’échantillonnage sont trois choix différents. La qualité dépend aussi des données et du coût de calcul. Le débruitage ne restaure pas nécessairement une image originale mémorisée.

Comparer les bons niveaux

Architecture
Transformer · Réseau récurrent
Méthode d’apprentissage / génération
Supervisé · auto-supervisé · renforcement · diffusion
Système d’apprentissage et de décision
DreamerV3 · MuZero

Dans cette page

DéfinitionÉquationHypothèses et notationLimites de l’interprétationSources scientifiques
L’essentiel
De la notion à l’usageMettre en pratique

Sources scientifiques

  • Ho, Jain & Abbeel · 2020Denoising Diffusion Probabilistic Models
    Publication originale

Synthèse pédagogique des sources citées. Les résultats des publications restent liés à leurs tâches, protocoles et budgets.

Explorer aussiRaisonnement & agentsInférence

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18 résultats

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