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J-GLOBAL ID：202502229306236863   整理番号：25A0159595

変分オートエンコーダから見る生成拡散モデル

The generalization of generative diffusion models

著者 (6件)： 蒲健太郎 (東京工大) ,  清水怜央 (東北大) ,  大関真之 (東京工大) ,  大関真之 (東北大) ,  大関真之 (シグマアイ) ,  杉山友規 (東北大)
資料名： 日本物理学会講演概要集(CD-ROM)  (日本物理学会春季大会講演概要集(CD-ROM))
巻： 79  号： 2  ページ： ROMBUNNO.17pE315-12  発行年： 2024年09月24日 
JST資料番号： S0671C  ISSN： 2189-079X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 拡散モデルは、拡散過程を用いた尤度ベースの生成モデルである。特に、連続時間におけるスコアベースモデル[1]は、適切な条件のもとでの学習が対数尤度の最大化を達成することが知られている[2]。さらに、より柔軟なフレームワークとして、Schroe...【本文一部表示】

シソーラス用語： *変分オートエンコーダ ,  生成モデル ,  *拡散モデル ,  ニューラルネットワーク ,  遷移確率 ,  確率微分方程式 ,  *機械学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 変分オートエンコーダ ,  拡散モデル