Séance de cours

Diffusion : Dénaturation des données et modélisation generative

Description

Cette séance de cours couvre les modèles de diffusion de données dénoisantes, qui consistent en un processus de diffusion vers l'avant qui ajoute du bruit à l'entrée et un processus de dénouement inverse générant des données. Il explique les définitions formelles des processus avant et inverse, du noyau de diffusion et des objectifs de formation. La séance de cours traite également de la paramétrisation du modèle de dénigrement, de la distillation progressive pour un échantillonnage plus rapide, de l'orientation des classificateurs et des techniques d'orientation sans classificateur. Il se termine par les défis que pose l'application de la diffusion au texte et résume les principaux points de diffusion pour la production et la dénouement des données.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.