Skip to content
This repository has been archived by the owner on Oct 3, 2024. It is now read-only.

Latest commit

 

History

History
10 lines (6 loc) · 1.5 KB

T42.md

File metadata and controls

10 lines (6 loc) · 1.5 KB

Диффузная модель

Это класс моделей машинного обучения, которые недавно получили большое внимание, особенно в контексте генеративный моделей, таких как GANs и VAEs. Они используют, как ни странно, процесс диффузии для генерации новых данных, например, изображений. звуков и текста.

Диффузные модели основаны на двух процессах:

  • Форвардный процесс (процесс добавления шума): это процесс, при котором данные постепенно искажаются путем добавления шума на каждом шаге, пока они не станут полностью случайными (белым шумом)
  • Обратный процесс (процесс удаления шума): это процесс, при котором модель учится постепенно убирать шум, восстанавливая данные обратно к их исходному состоянию

Задача модели - научиться убирать шум, добавленный на каждом шаге форвардного процесса. Для обучения модели используется метод максимального правдоподобия.