Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Modeling with Diffusion

論文の概要: Generative Modeling with Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10948v1
Date: Sat, 14 Dec 2024 20:04:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-17 13:59:48.660505
Title: Generative Modeling with Diffusion
Title（参考訳）: 拡散による生成モデリング
Authors: Justin Le,
Abstract要約: 新しいサンプルを生成する方法として拡散モデルを導入する。ノーミングとデノゲーションのプロセスを定義し、拡散モデルを用いてトレーニングと生成を行うアルゴリズムを導入します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We introduce the diffusion model as a method to generate new samples. Generative models have been recently adopted for tasks such as art generation (Stable Diffusion, Dall-E) and text generation (ChatGPT). Diffusion models in particular apply noise to sample data and then "reverse" this noising process to generate new samples. We will formally define the noising and denoising processes, then introduce algorithms to train and generate with a diffusion model. Finally, we will explore a potential application of diffusion models in improving classifier performance on imbalanced data.
Abstract（参考訳）: 新しいサンプルを生成する方法として拡散モデルを導入する。生成モデルは、最近、アートジェネレーション(Stable Diffusion, Dall-E)やテキスト生成(ChatGPT)といったタスクに採用されている。特に拡散モデルはサンプルデータにノイズを適用し、新しいサンプルを生成するためにこのノイズ発生過程を"逆"する。我々は、公式にノーミングとデノゲーションプロセスを定義し、拡散モデルを用いてトレーニングと生成を行うアルゴリズムを導入します。最後に,不均衡なデータに対する分類器の性能向上における拡散モデルの適用の可能性について検討する。

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