Proses Penyebaran Dalam (DPP)

Model Proses Resapan Dalam (DDP) ialah model generatif yang menjana data melalui proses resapan ke hadapan dan resapan terbalik. Konsep utama adalah untuk mempelajari pereputan sistem maklumat yang disebabkan oleh hingar dan membalikkan proses untuk memulihkan maklumat daripada hingar. Model ini mempunyai keupayaan generatif yang kuat.

Model DDP terdiri daripada dua rangkaian iaitu rangkaian tangga resapan hadapan dan rangkaian tangga resapan terbalik. Dalam langkah resapan ke hadapan, sampel input diperkenalkan dan sampel baharu diperoleh dengan menambah hingar. Semasa dalam langkah resapan belakang, sampel hingar diperkenalkan dan sampel input asal dijana. Model ini dilatih dengan meminimumkan perbezaan antara sampel yang dihasilkan dan sampel asal. Kaedah latihan ini boleh membantu model mempelajari dan memahami ciri-ciri data input dengan lebih baik.

Model penyebaran bukan sahaja menghasilkan imej berkualiti tinggi, tetapi juga mempunyai kelebihan lain. Tidak seperti latihan lawan, ia tidak memerlukan proses latihan tambahan. Selain itu, model resapan juga mempunyai kelebihan unik dari segi kecekapan latihan kerana ciri kebolehskalaan dan keselariannya.

Model yang digunakan dalam latihan model penyebaran adalah serupa dengan rangkaian VAE, tetapi berbanding dengan seni bina rangkaian lain, ia lebih ringkas dan lebih langsung. Saiz lapisan input adalah sama dengan dimensi data, dan mungkin terdapat berbilang lapisan tersembunyi bergantung pada kedalaman rangkaian. Lapisan tengah adalah lapisan linear, setiap lapisan mempunyai fungsi pengaktifan sendiri. Lapisan akhir sekali lagi bersaiz sama dengan lapisan input asal untuk membina semula data asal. Dalam rangkaian resapan denoising, lapisan terakhir mempunyai dua output bebas, satu untuk meramalkan min ketumpatan kebarangkalian dan satu lagi untuk meramalkan varians ketumpatan kebarangkalian. Proses latihan model ini dicapai melalui anggaran kemungkinan maksimum, yang mengoptimumkan parameter model dengan memaksimumkan kemungkinan data yang diperhatikan. Matlamat utama adalah untuk menjana sampel dengan pengedaran yang serupa dengan data asal.

Atas ialah kandungan terperinci Proses Penyebaran Dalam (DPP). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!