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2024年10月3日
深入理解扩散模型中的高斯分布参数化
摘要: 在机器学习领域,扩散模型(Diffusion Models, DM) 是近年来非常热门的生成模型之一。其背后的核心思想是通过逐步向数据中注入噪声,使得数据从原始的有序状态转变为完全无序的状态(通常为标准高斯分布)。这一过程为后续的反向扩散过程(去噪)提供了基础,帮助模型从噪声中恢复出原始数据。 本文
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posted @ 2024-10-03 10:58 不像话
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