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简单易懂diffusion模型讲解

视频内容:

1️⃣前置知识–深度生成模型✍️

2️⃣Discriminative vs. Generative📄

3️⃣难点🏷️

4️⃣隐空间(latent space)/隐变量(hidden variables)📑

5️⃣基础结构-以autoencoder为例🔖

6️⃣深度生成模型结构概览📖

7️⃣VAE(Variational AutoEncoder)概览🧾

8️⃣自编码器AE(AutoEncoder)优化思路🗒️

9️⃣VAE(Variational AutoEncoder)概览📋

🔟深度生成模型结构概览📰

视频内容:

1️⃣前置知识–深度生成模型✍️

Diffusion是—种深度生成模型(无监督生成模型)

它属于:机器学习-无监督学习-概率模型-生成模型

2️⃣Discriminative vs. Generative📄

通过贝叶斯公式,由生成式模型可以得到判别式模型。

3️⃣难点🏷️

如何进行概率密度估计,训练出概率模型如何采样生成样本

4️⃣隐空间(latent space)/隐变量(hidden variables)📑

5️⃣基础结构-以autoencoder为例🔖

6️⃣深度生成模型结构概览📖

7️⃣VAE(Variational AutoEncoder)概览🧾

8️⃣自编码器AE(AutoEncoder)优化思路🗒️

9️⃣VAE(Variational AutoEncoder)概览📋

🔟深度生成模型结构概览📰