深層伝播プロセス (DPP)

深層拡散プロセス (DDP) モデルは、順拡散プロセスと逆拡散プロセスを通じてデータを生成する生成モデルです。重要なコンセプトは、ノイズによって引き起こされる情報システムの崩壊を学習し、そのプロセスを逆転させてノイズから情報を回復することです。このモデルには強力な生成機能があります。

DDP モデルは、順拡散ラダー ネットワークと逆拡散ラダー ネットワークという 2 つのネットワークで構成されます。順拡散ステップでは、入力サンプルが導入され、ノイズを追加することによって新しいサンプルが取得されます。逆拡散ステップ中に、ノイズ サンプルが導入され、元の入力サンプルが生成されます。モデルは、生成されたサンプルと元のサンプル間の差異を最小限に抑えることによってトレーニングされます。このトレーニング方法は、モデルが入力データの特性をよりよく学習して理解するのに役立ちます。

拡散モデルには高画質な画像が得られるだけでなく、その他の利点もあります。敵対的トレーニングとは異なり、追加のトレーニング手順は必要ありません。さらに、拡散モデルには、そのスケーラビリティと並列化特性により、トレーニング効率の点でも独特の利点があります。

拡散モデルのトレーニングで使用されるモデルは VAE ネットワークに似ていますが、他のネットワーク アーキテクチャよりもシンプルで直接的です。入力層のサイズはデータの次元と同じで、ネットワークの深さに応じて複数の隠れ層が存在する可能性があります。中間層は線形層であり、各層には独自の活性化関数があります。最後のレイヤーも元の入力レイヤーと同じサイズになり、元のデータが再構築されます。ノイズ除去拡散ネットワークでは、最後の層には 2 つの独立した出力があり、1 つは確率密度の平均を予測するためのもので、もう 1 つは確率密度の分散を予測するためのものです。このモデルのトレーニング プロセスは、観測データの尤度を最大化することでモデル パラメーターを最適化する最尤推定によって実現されます。最終的な目標は、元のデータと同様の分布を持つサンプルを生成することです。

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