Deep Propagation Process (DPP)

Das Deep Diffusion Process (DDP)-Modell ist ein generatives Modell, das Daten durch Vorwärtsdiffusions- und Rückwärtsdiffusionsprozesse generiert. Das Schlüsselkonzept besteht darin, den durch Rauschen verursachten Zerfall von Informationssystemen zu erlernen und den Prozess umzukehren, um Informationen aus dem Rauschen wiederherzustellen. Dieses Modell verfügt über leistungsstarke generative Fähigkeiten.

Das DDP-Modell besteht aus zwei Netzwerken, nämlich dem Vorwärtsdiffusionsleiternetzwerk und dem Rückwärtsdiffusionsleiternetzwerk. Im Vorwärtsdiffusionsschritt werden Eingabeabtastwerte eingeführt und durch Hinzufügen von Rauschen werden neue Abtastwerte erhalten. Während des Rückdiffusionsschritts werden Rauschproben eingeführt und die ursprünglichen Eingangsproben erzeugt. Das Modell wird trainiert, indem der Unterschied zwischen den generierten Proben und den ursprünglichen Proben minimiert wird. Diese Trainingsmethode kann dem Modell helfen, die Eigenschaften der Eingabedaten besser zu lernen und zu verstehen.

Diffusionsmodelle erzeugen nicht nur qualitativ hochwertige Bilder, sondern haben auch andere Vorteile. Im Gegensatz zum kontradiktorischen Training sind keine zusätzlichen Trainingsprozesse erforderlich. Darüber hinaus bietet das Diffusionsmodell aufgrund seiner Skalierbarkeit und Parallelisierungseigenschaften auch einzigartige Vorteile hinsichtlich der Trainingseffizienz.

Das beim Diffusionsmodelltraining verwendete Modell ähnelt dem VAE-Netzwerk, ist jedoch im Vergleich zu anderen Netzwerkarchitekturen einfacher und direkter. Die Größe der Eingabeschicht entspricht der Datendimension, und je nach Tiefe des Netzwerks können mehrere verborgene Schichten vorhanden sein. Die mittlere Schicht ist eine lineare Schicht, jede Schicht hat ihre eigene Aktivierungsfunktion. Die letzte Ebene hat wieder die gleiche Größe wie die ursprüngliche Eingabeebene, um die Originaldaten wiederherzustellen. In einem Entrauschungs-Diffusionsnetzwerk verfügt die letzte Schicht über zwei unabhängige Ausgänge, einen zur Vorhersage des Mittelwerts der Wahrscheinlichkeitsdichte und einen anderen zur Vorhersage der Varianz der Wahrscheinlichkeitsdichte. Der Trainingsprozess dieses Modells wird durch die Maximum-Likelihood-Schätzung erreicht, die die Modellparameter durch Maximierung der Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten optimiert. Das ultimative Ziel besteht darin, Stichproben mit einer ähnlichen Verteilung wie die Originaldaten zu generieren.

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