“拡散モデルで離散データを扱うコツは、前向き過程の離散変数の状態の遷移を、カテゴリ分布 (要するに、任意の離散確率分布) として扱い、これを遷移行列 QtQt\bf Q_t によって表現することです”

deejayroka のブックマーク 2023/01/24 10:38

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4724790714161627779/comment/deejayroka" data-user-id="deejayroka" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ja.stateofaiguides.com/20220831-bit-diffusion/" data-original-href="https://ja.stateofaiguides.com/20220831-bit-diffusion/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fja.stateofaiguides.com%2F20220831-bit-diffusion%2F" data-user-icon="/users/deejayroka/profile.png">言語にも拡散モデル革命か 離散データを生成する「ビット拡散」を解説</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB">モデル</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF">データ</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%A0%94%E7%A9%B6">研究</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%94%BB%E5%83%8F">画像</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%A7%A3%E8%AA%AC">解説</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%B5%B1%E8%A8%88">統計</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“拡散モデルで離散データを扱うコツは、前向き過程の離散変数の状態の遷移を、カテゴリ分布 (要するに、任意の離散確率分布) として扱い、これを遷移行列 QtQt\bf Q_t によって表現することです”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/deejayroka/20230124#bookmark-4724790714161627779"><span class="datetime-body">2023/01/24 10:38</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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