深度擴散過程(DDP)模型是一種生成模型，透過正向擴散和反向擴散過程產生資料。其關鍵概念是學習噪音引起的資訊系統衰減，並逆轉過程，從噪音中恢復資訊。這項模型具有強大的生成能力。
DDP模型由兩個網路組成，分別是正向擴散階梯網路和反向擴散階梯網路。在正向擴散步驟中，輸入樣本被引入並透過添加雜訊得到新的樣本。而在反向擴散步驟中，雜訊樣本被引入並產生原始輸入樣本。透過透過最小化生成樣本和原始樣本之間的差異來訓練模型。這種訓練方式可以幫助模型更好地學習和理解輸入資料的特徵。
擴散模型不僅能產生高品質影像，還具有其他優點。與對抗性訓練不同，它不需要額外的訓練過程。此外，擴散模型在訓練效率方面也有獨特的優勢，因為它具備可擴展性和平行化的特性。
擴散模型訓練中使用的模型與VAE網路類似，但相較於其他網路架構，它更簡單直接。輸入層的大小與資料維度相同，根據網路的深度可以有多個隱藏層。中間層是線性層，每層都有各自的激活函數。最後一層的大小再次與原始輸入層的大小相同，以重建原始資料。在去噪擴散網路中，最後一層有兩個獨立的輸出，一個用於預測機率密度的平均值，另一個用於預測機率密度的方差。這種模型的訓練過程是透過最大似然估計來實現的，透過最大化觀測資料的似然機率來優化模型參數。最終目標是產生具有與原始資料相似分佈的樣本。
以上是深層傳播進程（DPP）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
