כתבות עם התגית Diffusion Denoising Probabilistic Models

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא:

 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה למי שרוצה ללמוד מודלים גנרטיביים פרט לגאנים ול-VAE.

           בהירות כתיבה: בינונית.

          רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: הבנה טובה של עקרונות VAE, הבנה של שיטות דגימה מתקדמות כמו דינמיקה של לנגבין.

        יישומים פרקטיים אפשריים: יצירת תמונות יותר "איכותיות" מהגישות המתחרות, קרי גאנים ו-VAE.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: זמין כאן

      פורסם בתאריך: 01.06.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: טרם ידוע.


תחומי מאמר:

  • מודלים דיפוזיוניים כלומר Diffusion Denoising Probabilistic Models – DDPM לגנרוט של דאטה ויזואלי.

ידע מוקדם:

  • הבנה טובה בטכניקות מבוססות -variational inference לניתוח פונקציות נראות מירבית (כמו ב- VAE).
  • רקע טוב בהסתברות לא יזיק 🙂

מבוא: לכתבה המלאה >>

X