Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theoretical research on generative diffusion models: an overview

論文の概要: Theoretical research on generative diffusion models: an overview

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09016v1
Date: Sat, 13 Apr 2024 14:08:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 17:34:10.192963
Title: Theoretical research on generative diffusion models: an overview
Title（参考訳）: 生成拡散モデルの理論的研究--概観
Authors: Melike Nur Yeğin, Mehmet Fatih Amasyalı,
Abstract要約: 生成拡散モデルは、強力な理論的背景を持つ多くの分野で高い成功を収めた。データ分布をノイズに変換し、ノイズを取り除き、同様の分布を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Generative diffusion models showed high success in many fields with a powerful theoretical background. They convert the data distribution to noise and remove the noise back to obtain a similar distribution. Many existing reviews focused on the specific application areas without concentrating on the research about the algorithm. Unlike them we investigated the theoretical developments of the generative diffusion models. These approaches mainly divide into two: training-based and sampling-based. Awakening to this allowed us a clear and understandable categorization for the researchers who will make new developments in the future.
Abstract（参考訳）: 生成拡散モデルは、強力な理論的背景を持つ多くの分野で高い成功を収めた。データ分布をノイズに変換し、ノイズを取り除き、同様の分布を得る。既存のレビューの多くは、アルゴリズムの研究に集中することなく、特定のアプリケーション領域に焦点を当てている。それらとは異なり、生成拡散モデルの理論的発展について検討した。これらのアプローチは主にトレーニングベースとサンプリングベースという2つに分けられる。これに対して目が覚めたことで、将来新たな開発を行う研究者にとって、明確で理解可能な分類が可能になったのです。

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