심층 전파 프로세스(DPP)

심부확산과정(DDP) 모델은 순방향 확산과 역방향 확산 과정을 통해 데이터를 생성하는 생성 모델입니다. 소음으로 인한 정보시스템의 붕괴를 학습하고, 소음으로부터 정보를 복구하는 과정을 역전시키는 것이 핵심 개념이다. 이 모델은 강력한 생성 기능을 갖추고 있습니다.

DDP 모델은 순방향 확산 사다리 네트워크와 역확산 사다리 네트워크라는 두 가지 네트워크로 구성됩니다. 순방향 확산 단계에서는 입력 샘플이 도입되고 노이즈를 추가하여 새로운 샘플을 얻습니다. 역확산 단계에서는 노이즈 샘플이 도입되고 원래 입력 샘플이 생성됩니다. 모델은 생성된 샘플과 원본 샘플 간의 차이를 최소화하여 학습됩니다. 이 훈련 방법은 모델이 입력 데이터의 특성을 더 잘 학습하고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

확산 모델은 고품질 이미지를 생성할 뿐만 아니라 다른 장점도 있습니다. 적대적 훈련과 달리 추가적인 훈련 과정이 필요하지 않습니다. 또한 확산 모델은 확장성과 병렬화 특성으로 인해 훈련 ​​효율성 측면에서도 고유한 장점을 가지고 있습니다.

확산 모델 훈련에 사용되는 모델은 VAE 네트워크와 유사하지만 다른 네트워크 아키텍처에 비해 더 간단하고 직접적입니다. 입력 레이어의 크기는 데이터 차원과 동일하며 네트워크의 깊이에 따라 여러 개의 숨겨진 레이어가 있을 수 있습니다. 중간 레이어는 선형 레이어이며 각 레이어에는 자체 활성화 기능이 있습니다. 최종 레이어는 다시 원래 입력 레이어와 동일한 크기로 원본 데이터를 재구성합니다. 잡음 제거 확산 네트워크에서 마지막 레이어에는 두 개의 독립적인 출력이 있습니다. 하나는 확률 밀도의 평균을 예측하기 위한 것이고 다른 하나는 확률 밀도의 분산을 예측하기 위한 것입니다. 이 모델의 학습 프로세스는 관찰된 데이터의 가능성을 최대화하여 모델 매개변수를 최적화하는 최대 가능성 추정을 통해 달성됩니다. 궁극적인 목표는 원본 데이터와 유사한 분포를 갖는 표본을 생성하는 것입니다.

위 내용은 심층 전파 프로세스(DPP)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!