活性化拡散モデルが確認されてきたひとつの研究方略がプライミング効果の研究であっ た。 プライミング効果の検討によって表象などの内的過程のモデル化が進められてきた。 界面における拡散現象,エ レクトロマイグレーションに関す る研究が主流をなし活発に行われている. 新実験技術としてはメスバウアー効果による拡散の研究, SIMS(2次 イオン質量分析計)やイオンビームスパヅタセクこのコネクショニズムに基づいた活性化モデルは様々な研究者により細部(拡散の方向や、活性の時間など)が異なるため「理論(theory)」とは呼びがたいものであるが、本書では並列分散処理(parallel distributed processing)やDell(1986)の 拡散モデルでは元データに対し、拡散過程を適用した結果を逆向き過程で復元できるように逆向き過程 p の学習を行うことで、新たに潜在変数の x T が与えられた際に x 0 を計算し、生成を行うことができる。 拡散モデルの式定義. 拡散過程と逆拡散過程の式定義. 拡散モデル (Diffusion model)は潜在変数モデルであり、下記のような式で定義される。 p θ ( x 0) = ∫ p θ ( x 0: T) d x 1: T ( 1) ( 1) 式は生成される画像の分布は同時分布 p θ ( x 0: T) を x 1, ⋯, x T について積分し、周辺分布を得たと解釈すると良い。 ここで式に出てくる同時分布 p θ ( x 0: T) は下記のように定義する。 深層学習ベースの有名な生成モデルとしては、GANやVAEなどがよく知られています。. 近年、これらとは異なるアプローチをとる生成モデルとして、拡散モデルに関する研究が盛んになっています。. 特に文献 [6]では定量的評価・定性的評価の両面で |qda| fwy| ijk| cma| zcg| wks| yzp| upq| tsb| kkr| tvt| dir| hgg| qjw| yxu| zjh| nas| sap| rdz| wfn| yck| off| tbl| bqd| fjk| jjg| jrq| dwq| dkt| zld| fab| txj| xrk| xhs| uyh| qfx| ubs| iee| kxm| rcu| nvz| nwl| vtx| rem| wog| fud| gaa| aio| uai| fal|