Modèles de diffusion dans la modélisation générative

Cette séance de cours explore les modèles de diffusion en modélisation générative, en commençant par un aperçu des modèles génératifs et en plongeant dans lintuition et les mathématiques derrière les modèles de diffusion. L'instructeur explique comment ces modèles estiment les distributions de probabilité des données, génèrent de nouveaux points de données et évaluent les probabilités. La séance de cours couvre les défis de la modélisation de distributions complexes à haute dimension, l'utilisation de réseaux de neurones profonds et le concept de modèles de diffusion de débruitage. Il explore également la transition vers le temps continu et les avantages de l'utilisation d'équations différentielles stochastiques. La discussion sétend au contrôle de la génération, à lévaluation des probabilités et au potentiel des modèles de diffusion dans diverses applications.