[Paper Review] Denoising Diffusion Probabilistic Models
Ғылым және технология
[발표자]
고려대학교 산업경영공학과 DSBA연구실 석사과정 김정섭
[발표 요약 및 Overview]
- 2015년 제시된 Diffusion process 기반 비지도 학습 방법론을 기초로 함
- Diffusion process의 Reverse 과정(Denoising)을 학습함으로써 주어진 입력 데이터의 생성 모형으로서의 역할을 수행
- 방법론의 구조 상으로는 Flow-based model과 유사하면서도, 학습의 목적식은 variational lower bound를 활용하는 VAE와 유사
- 다수의 latent variable을 활용한다는 점에서 계층적 VAE와 유사한 특징을 지님
- 본 세미나에서는 Diffusion model의 기본적인 컨셉을 이해하는 데 목적을 둠
[참고문헌]
[1] Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics(2015)
[2] Denoising Diffusion Probabilistic Models(2020)
[발표자료]
drive.google.com/file/d/17kBC7d3x-GfuEevc9N1fb1FeSKUsZ6vY/view?usp=sharing
Пікірлер: 16
DDPM 볼 때마다... 이거 처음 생각한 사람은 도대체 어떤 세상에서 살고 있는 거냐
논문 내용 뿐만 아니라 코드도 간단하게 보여주셔서 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.
강의 정말 잘 들었습니다. 감사합니다
최고의 강의입니다!
튜토리얼 코드까지.. 매우 감사합니다.
강의는 진짜 진짜 감사해요. 고맙습니다. 덕분에 대학원 안가기로 결정했습니다. 수식 증명 전까진 아주 잘 이해가 됐는데 그 이후부턴 이건 내 길이 아니다 싶었습니다 ㅎㅎ 그리고 난 그냥 인공지능한테 지배 당할래요. 저정도의 이론과 수학적 지식으로 날 지배할거면 당할게요 까짓것.
@kidsor123
4 ай бұрын
전 입학하고 깨달은 건데 빠르시네요
@user-ln1or3js9m
4 ай бұрын
잘 하셨네요. 개고생 중.
많은 도움이 되었습니다!
너무 꼼꼼한 리뷰 감사드립니다!
정말 잘봤어요.
나한텐 고대 영상이 제일 잘 맞는 듯. 감사합니다.
따봉
41:03 mean function 추정 관점 부분에서 q함수는 mean function 학습 대상이 아니라 이미 상수 아닌가요?
설명 너무 좋았습니다! 다만 소리가 너무 작게 들리는데 조금만 더 높여주면 완벽할 거 같습니다!
알파로 나타낼 수 있는 이유가 마르코프 체인을 따르기 때문인가요?