Modèles de diffusion

Cette séance de cours couvre les modèles de diffusion, qui sont des modèles générateurs qui apprennent la distribution à partir de laquelle les échantillons de formation sont tirés à partir de données de formation. L'instructeur explique le concept de diffusion vers l'avant, en commençant par des données bruyantes et en éliminant progressivement le bruit à l'aide d'un réseau neuronal. La séance de cours se penche également sur le processus de production d'échantillons provenant de la même distribution, en optimisant sur elle en utilisant diverses techniques comme SGD, et l'importance de la dénigrement dans le contexte des modèles de diffusion.