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拡散モデル データ生成技術の数理
著者 岡野原 大輔 （著）
拡散モデルはその生成品質の高さや用途の多様性だけでなく、これまでの生成モデルにはない高い拡張性がある。その数理の本質から課題までを解説し、理論のさらなる発展を追究する。【...
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税込
3,520
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商品説明
拡散モデルはその生成品質の高さや用途の多様性だけでなく、これまでの生成モデルにはない高い拡張性がある。その数理の本質から課題までを解説し、理論のさらなる発展を追究する。【「TRC MARC」の商品解説】
テキストに対応する画像を生成する――従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。【商品解説】
目次
- はじめに：爆発的に応用が広がる拡散モデル
- 記号一覧
- 1 生成モデル
- 1. 1 生成モデルとは何か
- 1. 2 エネルギーベースモデル・分配関数
- 1. 3 学習手法
- 1. 4 高次元で多峰性のあるデータ生成の難しさ
- 1. 5 スコア：対数尤度の入力についての勾配
- 1. 5. 1 ランジュバン・モンテカルロ法
著者紹介
岡野原 大輔
- 略歴
- 〈岡野原大輔〉情報理工学博士。ＰＦＮ代表取締役最高研究責任者およびＰｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ代表取締役社長。
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