页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「DDPM」找到 10 条内容
按专题浏览 →匹配正文：建模视角 DDPM 定义离散前向马尔可夫加噪过程 q(x_t|x_{t-1})，并学习反向去噪转移。常见简化目标随机采样一个时间步 t，由闭式边缘 q(x_t|x_0) 一次构造 x_t，让网络预测噪声、score 或等价参数；不是每个训练样本顺序跑完一千步。 Flow Matching 在连续归一化流 ODE dx_t/dt=v_t(x_t) 下，预先选择从基分布到数据分布的概率路径，并回归该路径的条件向量场。它可选择 diffusion conditional path，…
匹配正文：根本原因：目标可按时间步取期望 DDPM前向过程有闭式边缘分布： x_t = sqrt(alpha_bar_t) x_0 + sqrt(1-alpha_bar_t) epsilon, epsilon~N(0,I) 因此给定 x_0 和任意 t，可直接构造 x_t，无需真的从1到t顺序加噪。标准简化目标可写成对数据、噪声和时间步的期望： E_{x0,t,epsilon}[||epsilon - epsilon_theta(x_t,t)||^2] 训练时为每个样本采一个 t，就是…
匹配正文：随机时间步是对完整目标的 Monte Carlo 估计 DDPM 的训练目标可写成对数据 x_0、时间步 t 和噪声 ε 的期望。实现时通常从预设分布 p(t) 采一个或若干 t，直接由闭式边缘构造： x_t = sqrt(alpha_bar_t)x_0 + sqrt(1-alpha_bar_t)ε 再让网络根据 x_t,t 预测 ε、x_0、v 或 score。均匀采样 t 时，每个 batch 只是对所有时间步目标的一次无偏 Monte Carlo 估计，并不保证单个 b…
学习内容与项目面试，在同一条路上。