論文の概要: Score-based Diffusion Models via Stochastic Differential Equations -- a
Technical Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07487v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 08:52:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 15:09:44.213356
- Title: Score-based Diffusion Models via Stochastic Differential Equations -- a
Technical Tutorial
- Title(参考訳): 確率微分方程式によるスコアベース拡散モデル-技術チュートリアル
- Authors: Wenpin Tang and Hanyang Zhao
- Abstract要約: この記事は主に初心者を現場に紹介することを目的としており、実践者は新しいモデルやアルゴリズムを設計するのに有用な分析方法を見出すかもしれない。
本稿では,SDE/ODEサンプリング,スコアマッチング効率,一貫性モデル,強化学習を含む拡散モデルにおける2つの柱について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.164223149261533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This is an expository article on the score-based diffusion models, with a
particular focus on the formulation via stochastic differential equations
(SDE). After a gentle introduction, we discuss the two pillars in the diffusion
modeling -- sampling and score matching, which encompass the SDE/ODE sampling,
score matching efficiency, the consistency model, and reinforcement learning.
Short proofs are given to illustrate the main idea of the stated results. The
article is primarily for introducing the beginners to the field, and
practitioners may also find some analysis useful in designing new models or
algorithms.
- Abstract(参考訳): 本論文は,確率微分方程式(sde)による定式化に特に焦点をあてた,スコアに基づく拡散モデルに関する解説記事である。
sde/odeサンプリングを包含するサンプリングとスコアマッチング,スコアマッチング効率,一貫性モデル,強化学習という,拡散モデリングにおける2つの柱について論じた。
提案された結果の主案を説明するための短い証明が与えられる。
この記事は主に初心者を現場に紹介することを目的としており、実践者は新しいモデルやアルゴリズムを設計するのに有用な分析方法を見出すかもしれない。
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