Processus de propagation profonde (DPP)

Le modèle Deep Diffusion Process (DDP) est un modèle génératif qui génère des données via des processus de diffusion directe et de diffusion inverse. Le concept clé est d'apprendre la dégradation des systèmes d'information causée par le bruit et d'inverser le processus pour récupérer les informations du bruit. Ce modèle possède de puissantes capacités génératives.

Le modèle DDP se compose de deux réseaux, à savoir le réseau en échelle de diffusion avant et le réseau en échelle de diffusion inverse. Lors de l'étape de diffusion directe, des échantillons d'entrée sont introduits et de nouveaux échantillons sont obtenus en ajoutant du bruit. Lors de l'étape de rétrodiffusion, des échantillons de bruit sont introduits et les échantillons d'entrée d'origine sont générés. Le modèle est formé en minimisant la différence entre les échantillons générés et les échantillons d'origine. Cette méthode de formation peut aider le modèle à mieux apprendre et comprendre les caractéristiques des données d'entrée.

Les modèles de diffusion produisent non seulement des images de haute qualité, mais présentent également d'autres avantages. Contrairement à la formation contradictoire, elle ne nécessite pas de processus de formation supplémentaires. De plus, le modèle de diffusion présente également des avantages uniques en termes d'efficacité de la formation en raison de ses caractéristiques d'évolutivité et de parallélisation.

Le modèle utilisé dans la formation au modèle de diffusion est similaire au réseau VAE, mais comparé à d'autres architectures de réseau, il est plus simple et plus direct. La taille de la couche d'entrée est la même que la dimension des données, et il peut y avoir plusieurs couches cachées en fonction de la profondeur du réseau. La couche intermédiaire est une couche linéaire, chaque couche a sa propre fonction d'activation. La couche finale a à nouveau la même taille que la couche d'entrée d'origine pour reconstruire les données d'origine. Dans un réseau de diffusion débruitante, la dernière couche a deux sorties indépendantes, une pour prédire la moyenne de la densité de probabilité et une autre pour prédire la variance de la densité de probabilité. Le processus de formation de ce modèle est réalisé grâce à une estimation du maximum de vraisemblance, qui optimise les paramètres du modèle en maximisant la vraisemblance des données observées. Le but ultime est de générer des échantillons avec une distribution similaire aux données originales.

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