論文の概要: Generalised Scale-Space Properties for Probabilistic Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07900v2
• Date: Wed, 15 Mar 2023 12:37:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 10:24:51.689590
• Title: Generalised Scale-Space Properties for Probabilistic Diffusion Models
• Title（参考訳）: 確率的拡散モデルのための一般化スケール空間特性
• Authors: Pascal Peter
• Abstract要約: 確率拡散モデルにより, 発展する確率分布に一般化された空間特性が満たされることを示す。 深層学習とモデルに基づく世界におけるドリフト拡散という物理コア概念の解釈の類似性と相違について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4392739159262145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic diffusion models enjoy increasing popularity in the deep learning community. They generate convincing samples from a learned distribution of input images with a wide field of practical applications. Originally, these approaches were motivated from drift-diffusion processes, but these origins find less attention in recent, practice-oriented publications. We investigate probabilistic diffusion models from the viewpoint of scale-space research and show that they fulfil generalised scale-space properties on evolving probability distributions. Moreover, we discuss similarities and differences between interpretations of the physical core concept of drift-diffusion in the deep learning and model-based world. To this end, we examine relations of probabilistic diffusion to osmosis filters.
• Abstract（参考訳）: 確率的拡散モデルは、ディープラーニングコミュニティで人気が高まっている。 応用分野の広い入力画像の学習分布から説得力のあるサンプルを生成する。 もともとこれらのアプローチはドリフト拡散過程から動機づけられていたが、これらの起源は近年の実践指向の出版物ではあまり注目されなかった。 確率的拡散モデルについて, スケール空間研究の観点から検討し, 進化する確率分布のスケール空間特性を一般化した。 さらに,深層学習とモデルに基づく世界におけるドリフト拡散の物理コア概念の解釈の類似性と相違について論じる。 そこで本研究では,オサムシスフィルタと確率拡散の関係について検討する。

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