連続時間領域上の確率微分方程式として表されるスコアベースの方法は、非敵対的生成モデルとして成功していることが最近証明されています。このようなモデルのトレーニングは、マルチスケールノイズ除去オートエン

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/01 11:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703442249819931394/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.14257v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.14257v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2105.14257v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">拡散ベースの表現学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">連続時間領域上の確率微分方程式として表されるスコアベースの方法は、非敵対的生成モデルとして成功していることが最近証明されています。このようなモデルのトレーニングは、マルチスケール ノイズ除去オートエン</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210601#bookmark-4703442249819931394"><span class="datetime-body">2021/06/01 11:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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