論文の概要: Demystifying Variational Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06281v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 22:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 20:42:31.021493
• Title: Demystifying Variational Diffusion Models
• Title（参考訳）: 変分拡散モデルのデミスティファイション
• Authors: Fabio De Sousa Ribeiro, Ben Glocker
• Abstract要約: 我々は、有向なグラフィカルモデリングと変分ベイズ原理を用いた拡散モデルについて、より簡単に紹介する。 我々の展示は、深い潜伏変数モデルのような基本的な概念から、連続時間拡散に基づくモデリングの最近の進歩まで、包括的な技術的レビューを構成する。 我々は、新しい表記の導入を避けつつ、理解を助けるために、可能な限り精巧な作品で省略された追加の数学的洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.601173340762074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the growing popularity of diffusion models, gaining a deep understanding of the model class remains somewhat elusive for the uninitiated in non-equilibrium statistical physics. With that in mind, we present what we believe is a more straightforward introduction to diffusion models using directed graphical modelling and variational Bayesian principles, which imposes relatively fewer prerequisites on the average reader. Our exposition constitutes a comprehensive technical review spanning from foundational concepts like deep latent variable models to recent advances in continuous-time diffusion-based modelling, highlighting theoretical connections between model classes along the way. We provide additional mathematical insights that were omitted in the seminal works whenever possible to aid in understanding, while avoiding the introduction of new notation. We envision this article serving as a useful educational supplement for both researchers and practitioners in the area, and we welcome feedback and contributions from the community at https://github.com/biomedia-mira/demystifying-diffusion.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの人気が高まりつつあるにもかかわらず、モデルクラスの深い理解を得ることは、非平衡統計物理学の未開始者にとって、幾らか明白である。 そのことを念頭に置いて,有向グラフィカルモデリングと変分ベイズ原理を用いた拡散モデルについて,より分かりやすい紹介を行い,平均的な読者に対して比較的少ない前提条件を課す。 本論文は,ディープ・潜在変数モデルのような基礎的な概念から,モデルクラス間の理論的接続に着目した,連続時間拡散に基づくモデリングの最近の進歩まで,包括的な技術レビューを構成する。 我々は、新しい表記の導入を避けつつ、理解を助けるために、可能な限り精巧な作品で省略された追加の数学的洞察を提供する。 我々は,本論文が地域の研究者と実践者の両方にとって有用な教育サプリメントとなることを想定し,コミュニティからのフィードバックと貢献を歓迎する。

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