Fugu-MT 論文翻訳(概要): Score-based Diffusion Models via Stochastic Differential Equations -- a Technical Tutorial

論文の概要: Score-based Diffusion Models via Stochastic Differential Equations -- a Technical Tutorial

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07487v2
Date: Sat, 22 Jun 2024 14:31:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 02:01:18.230758
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, Hanyang Zhao,
Abstract要約: 本稿では、スコアベース拡散モデルに焦点を当て、微分方程式(SDE)による定式化に特に焦点をあてる。緩やかな導入の後、拡散モデリングにおける2つの柱、サンプリングとスコアマッチングについて論じる。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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.217870815854702
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 models, and reinforcement learning. Short proofs are given to illustrate the main idea of the stated results. The article is primarily a technical introduction to the field, and practitioners may also find some analysis useful in designing new models or algorithms.
Abstract（参考訳）: 以下は、スコアベース拡散モデルに関する解説記事であり、特に確率微分方程式(SDE)による定式化に焦点を当てている。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つの柱について考察する。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、主にこの分野の技術的な紹介であり、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を見出すかもしれない。

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