Probabilistic 第2页

【AI绘图学习笔记】Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型

参考：ProbabilisticDiffusionModel概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读由浅入深了解DiffusionModel文章目录回顾VAEDiffusionModel扩散过程forward逆扩散过程reverseDiffusion训练总结加速Diffusion采样和方差的选择(DDIM)回顾VAE在上节我们了解了VAE的原理，总体来说可以分为两个过程，一个是使用q(z∣

milu_ELK·2023-04-17 13:30

论文阅读【16】Pretrained Generalized Autoregressive Model with Adaptive Probabilistic Label Clusters for E

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

SegDiff: Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Models 基于扩散模型的图像语义分割模型

目录Diffusionmodels是生成模型的一种，同样的还有GAN，VAE，Flow模型等Abstract2、relatedwork3、背景前向扩散表达：反向生成过程：4、理论5、实验论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.00390.pdf代码：截至今天还未公开。随着人工智能在图像生成，文本生成以及多模态生成等领域的技术不断累积，生成对抗网络（GAN）、变微分自动编码器

yzZ_here·2023-04-04 13:20

Understanding Diffusion Probabilistic Models (DPMs) 扩散模型，最好资料

Building,stepbystep,thereasoningthatleadstoDPMs.Credit:LauraAngotandPhilippeRocca(usedwithpermission)Thispostwasco-writtenwith.Viewsandopinionsexpressedaresolelythoseoftheauthorsanddonotexpresstheview

张博208·2023-04-04 13:19

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】Denoising Diffusion Probabilistic Models

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】一、概述二、扩散过程(已知X0求Xt)三、逆扩散过程(已知Xt求Xt-1)1。算法流程图四、结论五、损失函数六、心得体会（优缺点分析）一、概述DDPM论文链接：JonathanHo_DenoisingDiffusionProbabilisticModels(NeurIPS2020)去噪扩散概率模型。项目地址：https://git

旋转的油纸伞·2023-03-31 07:20

Diffusion Model (扩散生成模型)的基本原理详解(一）Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)

本章开始笔者来陆续的介绍最近爆火的DiffusionModel的近期发展。本篇的学习内容与图片均来自于对文章DiffusionModels:AComprehensiveSurveyofMethodsandApplications的学习。本篇内容仅代表笔者个人学习观点和笔记，本篇内容的欢迎感兴趣的人一起学习和讨论，也欢迎大家对文章中错误进行纠正和批评。本篇文章适合刚刚接触DiffusionModel

lotylotylotyloty·2023-03-31 07:06

[论文笔记]Remote Sensing Change Detection using Denoising Diffusion Probabilistic Models

RemoteSensingChangeDetectionusingDenoisingDiffusionProbabilisticModels代码链接：https://github.com/wgcban/ddpm-cd摘要人类文明对地球系统的影响越来越强大，而地球观测是评估和减轻负面影响的宝贵工具.为此，观察地球表面精确定义的变化是至关重要的，我们提取了一种实现这一目标的有效方法.值得一提的是，我们

HDU_Du·2023-02-24 07:57

Lecture 1_Extra Classification Probabilistic Generative Model

Lecture1_ExtraClassification:ProbabilisticGenerativeModel文章目录Classification:ProbabilisticGenerativeModel分类的概念Pokemon属性预测如何做分类训练数据ClassificationasRegression?理想模型一些简单的概率概率与分类的关系先验概率（Prior）高斯分布（Gaussiand

Yi_cAt·2023-02-07 08:48

Probabilistic Model Selection with AIC, BIC, and MDL

1.IntroductionModelselectionistheproblemofchoosingonefromamongasetofcandidatemodels.Anapproachtomodelselectioninvolvesusingprobabilisticstatisticalmeasuresthatattempttoquantifyboththemodelperformanceo

陈煜嵘Yurong·2023-01-27 09:50

6、Denoising Diffusion Probabilistic Models（扩散模型）

简介主页：https://hojonathanho.github.io/diffusion/扩散模型（diffusionmodels）是深度生成模型中新的SOTA。扩散模型在图片生成任务中超越了原SOTA：GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、波形信号处理、多模态建模、分子图建模、时间序列建模、对抗性净化等。GAN要训练两个网络，训练难度大，容易不收敛，而且多样性比较差，

C--G·2023-01-19 20:35

【学习笔记】Probabilistic Diffusion Model

本文内容核心内容非原创，大部分摘抄自该视频教程，详细讲解请移步原视频。个人在此基础上添加补充了一些公式的推导和证明，仅供学习参考，如有任何疑问欢迎在评论区指出。一.条件概率公式和高斯分布的KL散度1.条件概率的一般形式2.基于马尔可夫假设的条件概率如果A、B、C满足马尔可夫关系，那么有3.高斯分布的KL散度公式对于两个(连续型)随机变量，它们的KL散度定义为：若，则有结论：证明：由于是均值为，方差

aJay99·2023-01-18 22:11

paper：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks DeepAR模型

DeeparDeepar与普通的时序预测模型最大的不同就在于，其预测输出的是一个概率分布，而不是一个单一的值，其假设输出是一个高斯分布理论讲解其也是一个encoder-decoder模型，其中encoder和decoder，encoder是一个LSTM结构，而decoder就是全连接网络下图为网络训练的流程图网络输入为协变量x和上一个时间步的输出z，但是注意的是，在训练的时候，z不使用上一个时间步

David_7788·2023-01-10 16:47

DeepAR:Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent network

DeepAR:Probabilisticforecastingwithautoregressiverecurrentnetwork一般的时间序列预测方法是做点预测，即预测未来某个时间点的具体值。但对于一些具体业务比如预测销量来说预测一个概率区间更加易于决策。DeepAR是一个做概率预测的方法，同时也可以做点预测。首先简单介绍一下时间序列和常见的处理方法一、方法介绍DeepAR是一个基于自回归循环神

siyan985·2023-01-07 04:35

从线性判别分析（LDA）来理解线性分类（linear classifiers）和概率模型（probabilistic modeling）

首先什么是线性分类我们最常见的线性分类器逻辑回归（logisticsregression）和支持向量机（supportvectormachine），逻辑回归的思想就是通过数据集找到一条决策边界（decisionboundary）能将数据分割开来，他的损失函数就是对数损失，而他的格式又对应于相应的极大似然估计的推断，和概率已经不自觉的挂上钩了。而支持向量机本质上也是找到一条决策边界来分离数据，只不过

tang_1994·2022-12-28 09:05

深入理解机器学习——概率图模型（Probabilistic Graphical Model）：条件随机场（Conditional Random Field，CRF）

分类目录：《深入理解机器学习》总目录条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）是一种判别式无向图模型，在《概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）》中提到过，生成式模型是直接对联合分布进行建模，而判别式模型则是对条件分布进行建模，《概率图模型（ProbabilisticGraphica

von Neumann·2022-12-26 22:02

RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models 简介及相关工作

自由形式的嵌入是在任意二进制掩码指定的区域向图像添加新内容的任务。大多数现有的方法训练掩码的特定分布，这将它们的泛化能力限制为不可见的掩码类型。此外，基于像素和感知损失的训练通常会导致对缺失区域的简单纹理扩展，而不是产生语义意义的生成。在这项工作中，我们**提出了RePaint:一种基于去噪扩散概率模型(DDPM)的嵌入方法，它适用于甚至极端的掩模。我们采用预先训练的无条件DDPM作为生成先验。为

weixin_45693324·2022-12-25 22:13

[论文阅读] SegDiff: Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Models

[论文地址][代码][arXiv21.12]Abstract扩散概率方法被用于最先进的图像生成。在这项工作中，我们提出了一种扩展此类模型的方法，用于执行图像分割。该方法进行端到端的学习，而不依赖于预先训练的骨干。输入图像中的信息和当前估计的分割图中的信息是通过两个编码器的输出相加而合并的。然后，额外的编码层和解码器被用来迭代完善分割图，使用一个扩散模型。由于扩散模型是概率性的，它被多次应用，其结果

xiongxyowo·2022-12-25 22:12

利用官方torch版GCN训练并测试cora数据集

网络优化器等加载训练和测试其他必须的函数输出结果参考链接cora数据集Cora数据集由2708份论文名称，及对应的特征向量组成，分成了七大类，分别是，Case_Based、Genetic_Algorithms、Neural_Networks、Probabilistic_Methods

小风_·2022-12-25 09:38

论文笔记Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting

论文针对多元概率时间序列预测（multivariateprobabilistictimeseriesforecasting）任务，提出了TimeGrad模型。有开源的代码：PytorchTS概率预测如下图所示，对未来的预测带有概率：TimeGrad模型基于DiffusionProbabilisticModel，DiffusionProbabilisticModel这里不再介绍，需要学习的请参见博客

冰冰冰泠泠泠·2022-12-20 17:56

第二十六天：Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）

摘要我们使用扩散概率模型提出了高质量的图像合成结果，这是一类latentvariable模型，灵感来自非平衡热力学。我们最好的结果是通过训练weightedvariationalbound，根据新颖的连接扩散概率模型和去噪分数匹配朗之万动力学进行设计，而且我们的模型自然admit一个渐进的lossydecompressionscheme，可以解释为autoregressivedecoding的泛化

刘泓君·2022-12-18 09:14

ILVR: Conditioning Method for Denoising Diffusion Probabilistic Models (Paper reading)

ILVR:ConditioningMethodforDenoisingDiffusionProbabilisticModels(Paperreading)JooyoungChoi,SeoulNationalUniversity,Korea,ICCV2021(Oral),Cited:85,Code,Paper.目录子ILVR:ConditioningMethodforDenoisingDiffusi

努力学图像处理的小菜·2022-12-17 17:44

Denoising Diffusion Probabilistic Models简介

目录概要前向过程niceproperty逆向过程参数推导简化参考资料概要DenoisingDiffusionProbabilisticModel(DDPM)是一个生成模型，给定一个目标分布，学习模型以便可以从目标分布中采样。使用马尔科夫链建模。输入是噪声，通过神经网络逐步去噪，最终产生的输出符合目标分布。生成的数据可以是任意的，可以是图像也可以语音。目前diffusionmodel主要用于图像生成

冰冰冰泠泠泠·2022-12-14 17:06

论文阅读：A Neural Probabilistic Language Model 一种神经概率语言模型

ANeuralProbabilisticLanguageModel一种神经概率语言模型目录ANeuralProbabilisticLanguageModel一种神经概率语言模型摘要关键词：统计语言模型，人工神经网络，分布式表示，维数灾难1.介绍1.1使用分布式表示解决维度灾难1.2与前面工作的关系2.一个神经模型3.并行化的实现3.1数据并行处理3.2参数并行处理4.实验结果4.1N-Gram模型

南有芙蕖·2022-12-14 10:37

【nlp学习】ch1.A Neural Probabilistic Language Model论文笔记/代码

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要一、Introduction二、ANeuralModel代码摘要传统的统计语言模型有一些缺点：1.由于维度灾难(特别是离散变量)，在高维下，数据的稀缺性导致统计语言模型存在很多为0的条件概率，传统的统计语言模型也花费大量的精力来处理这个，包括平滑，插值，回退等方法2.语言模型的参数个数随着阶数呈指数增长，所以一般这个模型的

璐宝是我·2022-12-14 10:06

a neural probabilistic language model 论文笔记

原文见：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf统计语言模型首先统计语言模型的学习目标本质上都是一种语言的单词序列的联合概率函数：p(w1,w2,w3…,wt)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn|w1w2…wt-1)上式可以理解为，给定前面的t-1个词，后面第t个词出现的概率，假设语料库有1000

码源·2022-12-14 10:36

学习笔记——A Neural Probabilistic Language Model

仅作个人学习记录。背景该论文提出了NNLM模型，即NerualNetworkLanguageModel，开创了用神经网络解决网络模型的先河。第一作者Bengio先生在深度学习方面有极深的造诣，被认为深度学习“三巨头”之一。核心内容为解决维数灾难问题，使用词的分布式表示，允许每一个训练语句给模型提供关于语义相邻句子的指数级别数量的信息。采用神经网络而不是n-gram解决语言模型问题，可以更好利用上下

Eyre_Chan·2022-12-14 10:36

A Neural Probabilistic Language Model论文阅读记录

ANeuralProbabilisticLanguageModel这篇论文是Begio等人在2003年发表的，可以说是词表示的鼻祖。Abstract统计语言建模的一个目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。遇到的困难包括curseofdimensionality维数灾难:用于测试模型的单词序列很可能与训练中看到的所有单词序列不同.传统方法n-gram提高泛化性。本文提出学习单词的分布式表达来接维数

东方小虾米·2022-12-14 10:01

A Neural Probabilistic Language Model

《ANeuralProbabilisticLanguageModel》，这篇论文第一次用神经网络解决语言模型的问题，比传统的语言模型使用n-gram建模更远的关系，且考虑词与词之间的相似性。论文中采用多层感知器（MLP)构造了语言模型，如下图所示，模型共分为三层，即映射层、隐藏层、输出层，利用前n个单词得到下一个单词。具体的代码如下所示。importcopyimporttorchimporttor

hj_caas·2022-12-14 10:54

[论文解析] Denoising Diffusion Probabilistic Models

文章目录OverviewsWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Contents扩散概率模型背景算法实验结论OverviewsWhatproblemisaddressedinthepaper?Wepresenthighqualityimagesynthesisresu

_Summer tree·2022-12-11 14:58

【3D目标跟踪】Probabilistic 3D Multi-Modal, Multi-Object Tracking for Autonomous Driving阅读笔记（2020）

1、为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷）?之前的3D多目标跟踪，相似度计算基本都不考虑目标的几何和外观特征，也很少会把点云和图像特征融合在一块做，生命周期管理无一例外都是基于经验来设置一个固定参数。不好。2、他们怎么做这个研究（方法，尤其是与之前不同之处）?主要创新就是加了三个可训练的模块：1）特征融合模块：融合图像（maskrcnn）和点云（centerpoint）的特征，计算检测和跟踪的特

蓝田生玉123·2022-12-09 15:20

PyG中的数据集Cora等

PyTorchGeometric已经包含有很多常见的基准数据集，包括：Cora：一个根据科学论文之间相互引用关系而构建的Graph数据集合，论文分为7类：Genetic_Algorithms，Neural_Networks，Probabilistic_Methods

糖醋鸡翅不加醋·2022-12-08 19:24

【论文阅读】Probabilistic Orientated Object Detection in Automotive Radar

首个基于毫米波雷达的目标检测网络！使用了原始雷达数据(FMCWRadar)，来自米国XsenseAI团队。论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.05310摘要自动雷达因其应对恶劣天气和各种照明条件的鲁棒性，已成为先进驾驶辅助系统的组成部分之一。传统的汽车雷达使用数字信号处理(DSP)算法将原始数据处理成稀疏的雷达pins，但这些pins未能提供有关物体大小和方向的信息。本

何处闻韶·2022-12-06 15:58

[文章阅读] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object ...

CVPR2022论文链接源代码：Github1速读1.1论文试图解决什么问题？这是否是一个新的问题？试图解决：基于PnPDE的单目物体位姿估计，需要获得图像中点的3D深度（通过深度网络之类的方法）以及2D-3D之间的关联，然后通过PnP求解得到物体位姿；而PnP本质上不可导，使得无法通过反向传播位姿的误差训练网络；文章通过将求解位姿转换为预测位姿的概率密度解决这一问题，实现了基于位姿真值的端到端训

感天动地大白狗·2022-12-03 11:38

点云生成：Diffusion Probabilistic Models for 3D Point Cloud Generation

点云生成：DiffusionProbabilisticModelsfor3DPointCloudGeneration简介论文abstract1.instruction2.Relatedworks3.DiffusionProbabilisticModelsforPointClouds3.1.Formulation3.2.TrainingObjective3.3.TrainingAlgorithm4.

楠辰小辉·2022-11-28 09:49

【论文精读1】CSDI: Conditional Score-based Diffusion Models for Probabilistic Time Series Imputation

介绍时间序列中缺失值的插补在医疗保健和金融领域有许多应用。虽然自回归模型是时间序列插补的自然候选模型，但基于分数的扩散模型最近在许多任务（如图像生成和音频合成）中的表现优于包括自回归模型在内的现有模型，并有望用于时间序列插补。在本文中，我们提出了基于分数的条件扩散插补模型（CSDI），这是一种新的时间序列插补方法，利用以观察数据为条件的基于分数的扩散模型。与现有的基于分数的方法不同，条件扩散模型经

烈日松饼·2022-11-27 16:50

运动规划算法之概率路线图（Probabilistic Roadmaps）

内容概率路线图（ProbabilisticRoadmaps）简介改进算法参考概率路线图（ProbabilisticRoadmaps）简介概率路线图（PRM）是基于可用空间和占用空间的给定地图内可能路径的网络图。概率路线图法(PRM)将规划分为两个阶段：学习阶段和查询阶段。在学习阶段，建立一个路线图QfreeQ_{free}Qfree；在查询阶段，利用搜索算法在路线图上寻找路径。一个质点机器人在二维

CasperAuto·2022-11-26 22:06

【学习笔记VoxelMorph系列文章2】：《Unsupervised Learning for Fast Probabilistic Diffeomorphic Registration》

传统的可变形配准需要大量的计算时间，基于学习的配准方法可以减少训练时间但是需要标签值（比较少）或者没有保证微分同胚特性。本文提出一个概率生成模型并推导一个基于无监督学习的推理算法，不仅保证了微分同胚特性，还提供了不确定估计。1.简介可变形配准计算出两幅图像间的密集对应关系，是许多医疗图像分析任务的基础。传统的方法解决空间形变的优化问题，例如：弹性模型、B样条、密集矢量场和离散方法（discrete

喝鸡汤·2022-11-25 09:10

【课程笔记】李宏毅机器学习[4]：Classification: Probabilistic Generative Model

本系列课程笔记为李宏毅2017,秋，台湾大学课程。视频网址链接：https://www.bilibili.com/video/av15889450?p=8更新日期：20200204Classification应用CreditScoring–input:income,savings,profession,age,pastfinacialhistoty–output:acceptorrefuseMed

tjwyj·2022-11-24 18:47

9 概率机器人 Probabilistic Robotics 二值贝叶斯滤波占据栅格地图 occupancy grid mapping

文章目录1前言2二值贝叶斯滤波2.1理论基础2.2算法流程2.3重要公式推导3实例：占据栅格地图（occupancygridmapping）4参考文献1前言如果通过传感器对一个环境中固定状态进行评估，该状态为二值状态（例如判断一扇门的开关状态），那么就需要用到二值贝叶斯滤波二值贝叶斯滤波的一个重要应用就是通过激光雷达建立占据栅格地图，这会在下文中做介绍2二值贝叶斯滤波2.1理论基础对于一个静态状态

Fengyu19930920·2022-11-23 21:56

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）扩散模型简述

引言扩散模型最早是在2015年的DeepUnsupervisedLearningusingNonequilibriumThermodynamics文章中提出的，但当时扩散模型并不work，所以并没有被广泛应用。在2020年，DenoisingDiffusionProbabilisticModels(简称为DDPM)的出现，将扩散模型带到了一个新高度。并且在其之前主流的生成网络GAN，还存在一些缺点

champion_H·2022-11-23 11:57

Medical Diffusion - Denoising Diffusion Probabilistic Models for 3D Medical Image Generation

MedicalDiffusion-DenoisingDiffusionProbabilisticModelsfor3DMedicalImageGeneration论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.03364摘要计算机视觉的最新进展已经在图像生成方面显示出有希望的结果。扩散概率模型尤其从文本输入中生成了真实的图像，如DALL-E2、Imagen和StableDiffus

通街市密人有·2022-11-22 16:46

Medical Diffusion - Denoising Diffusion Probabilistic Models for 3D Medical Image Generation

MedicalDiffusion-DenoisingDiffusionProbabilisticModelsfor3DMedicalImageGeneration论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.03364摘要计算机视觉的最新进展已经在图像生成方面显示出有希望的结果。扩散概率模型尤其从文本输入中生成了真实的图像，如DALL-E2、Imagen和StableDiffus

通街市密人有·2022-11-22 16:45

【Paper Notes】Denoising Diffusion Probabilistic Models

近来DiffusionModel在数据生成领域取得了很重要的进展，比如DALLE-2，和google的imagen等，效果非常惊人。因此有必要学习一下这个方法。DiffusionModel的基本过程DiffusionModel有两个基本过程，分为前向（forwarddiffusionprocess)和逆向（reversediffusionprocess).前向过程，是向图像中不断加入噪声。直到数据

Kross Sun·2022-11-22 00:45

【论文阅读】Probabilistic Embeddings for Cross-Modal Retrieval CVPR 2021 --- 跨模态检索，概率嵌入，一对多，多对多匹配

本博客非论文的逐字逐句翻译，乃博主阅读论文之后根据自己的理解所写，预知详情，请参阅论文原文。论文题目：ProbabilisticEmbeddingsforCross-ModalRetrieval；作者：SanghyukChun1，SeongJoonOh1，RafaelSampaiodeRezende2，YannisKalantidis2，DianeLarlus2，1-NAVERAILab2-NAV

me_yundou·2022-11-21 22:48

高斯扩散模型_基于扩散概率模型 (Diffusion Probabilistic Model ) 的音频生成模型

近两年音频生成是一个非常火热的研究课题，其目的主要在于如何将低维度、低帧率的输入特征转换成高采样率的语音信号。针对该任务，现有的技术，比如自回归网络和GAN，都处于瓶颈阶段，无法同时满足高音质和高实时率的要求。扩散概率模型的提出，为该问题提出了新的解决方向。简述在条件音频生成任务中，比如神经声码器(neuralvocoder)，端到端TTS，其大体框架都是将同样长度的高斯噪声通过一个生成模型映射到

weixin_39583013·2022-11-19 01:13

2022图像翻译/扩散模型：UNIT-DDPM: UNpaired Image Translation with Denoising Diffusion Probabilistic Models

2022图像翻译/扩散模型：UNIT-DDPM:UNpairedImageTranslationwithDenoisingDiffusionProbabilisticModels.UNIT-DDPM:无配对图像翻译与去噪扩散概率模型0.摘要1.概述2.相关工作2.1.Image-to-Image翻译2.1.1成对图像间翻译2.1.2未配对的图像间翻译2.2.扩散概率模型去噪3.方法3.1.模型训练

HheeFish·2022-11-19 01:42

Grad-TTS: A Diffusion Probabilistic Model for Text-to-Speech

文章目录abstractintroduction单位：华为诺亚俄罗斯莫斯科实验室作者：VadimPopoIvanVovk会议：2021ICML备注：没看完，感觉距离实用比较远就没有仔细研究了abstractdenoisingdiffusionprobabilistic（DPM)model：一种从噪音中剥离出图像/音频的模型introduction现有的tacotron类似的结构生成语音质量很好，但

林林宋·2022-11-19 01:06

去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）

去噪扩散概率模型（DenoisingDiffusionProbabilisticModel,DDPM）在2020年被提出，向世界展示了扩散模型的强大能力，带动了扩散模型的火热。笔者出于兴趣自学相关知识，结合网络上的参考资料和自己的理解介绍DDPM。需要说明的是，笔者能力很有限，学习过程中遇到了很多知识盲区，只能硬着头皮现学现卖。如果发现文中有错误，欢迎评论指出，大家一起学习，共同进步。前置知识①贝

SongGu1996·2022-11-19 00:26

李宏毅学习笔记4.分类Classification: Probabilistic Generative Model

文章目录分类的概念与应用教学案例问题描述宝可梦的数字化问题的重要性如何解决这个问题？插曲：能否使用回归的问题来解决分类问题？二分类的讨论多分类的情况问题的新描述ProbabilisticGenerativeModel概率与分类的关系第一步第二步补充知识：高斯分布从79个样本推算出他们的高斯分布推算新样本点来自高斯分布的概率如何找到均值和协方差矩阵（最大似然maximumlikelihood）最大似

oldmao_2000·2022-11-12 11:39

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