当前位置: 首页 > news >正文

车辆重识别(2020NIPS去噪扩散概率模型)论文阅读2024/9/27

请添加图片描述
[2] Denoising Diffusion Probabilistic Models
作者:Jonathan Ho Ajay Jain Pieter Abbeel
单位:加州大学伯克利分校

摘要:
我们提出了高质量的图像合成结果使用扩散概率模型,一类潜变量模型从非平衡热力学的考虑启发。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型和与Langevin动力学匹配的去噪分数之间的一种新的联系设计的加权变分界进行训练得到的,并且我们的模型自然地承认一个渐进的有损解压方案,可以解释为自回归解码的一个推广。在无条件的CIFAR10数据集上,我们获得了9.46的Inception分数和3.17的最先进的FID分数。在256x256LSUN上,我们得到了与ProgressiveGAN类似的样本质量。

主要贡献:
我们表明,扩散模型实际上能够生成高质量的样本,有时比其他类型的生成模型的发布结果更好。此外,我们证明了扩散模型的某种参数化揭示了与训练过程中多个噪声水平上的去噪分数匹配以及采样过程中退火朗之万动力学的等价性。我们使用这个参数化得到了我们最好的样本质量结果。

创新点:
为了指导我们的选择,我们在扩散模型和去噪得分匹配之间建立了一个新的显式联系,从而得到了一个简化的、加权的扩散模型变分界限目标。我们忽略了前向过程方差β t可以通过重新参数化学习的事实,而是将它们固定为常量。因此,在我们的实现中,近似后验q没有可学习的参数,因此LT在训练过程中是一个常数,可以忽略。
简介:
近年来,各种深度生成模型在各种数据模态中都展示了高质量的样本。生成式对抗网络( GAN )、自回归模型、流和变分自编码器( VAEs )合成了引人注目的图像和音频样本,并且在基于能量的建模和得分匹配方面取得了显著进展,产生了与GAN 相当的图像。本文介绍了扩散概率模型的研究进展。

框图:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
[2] Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising diffusion probabilistic models. In Proceedings of the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020).

请添加图片描述
采样过程差不多是x→A→B→C→z*σ+μ
x代表输入的数据,有可能是随机数的个数和范围,通过A输出相应的随机数数据,这些随机数通过B函数的处理,得到符合N(0,1)的数据,然后这些数据再经过参数重整化,得到最终数据。这样做的好处就是把数据和σ、μ结合起来,使得能够接入到网络中。

说一下扩散模型的两个过程:
一, 扩散过程
请添加图片描述
对于一个初始数据的概率分布q(x),我们从这个概率分布中采样一些数据,记作x0。然后,我们在T个轮次中,不断向其加入高斯噪声(其实加入高斯噪声指的就是对于每一步的xt,对其参数重整化,也就是说让xt*σ+μ,当然这里的σ和μ都不是一个简单的值,使得经过处理之后的xt符合相应的高斯分布),使得最终的xT变成了一个各向独立的高斯分布。请添加图片描述
通过上述的一个公式推导,能得到什么样的信息:①对于每一个轮次或者说是时刻的xt都能够算出来,因为请添加图片描述
是和β有关的一个项,而β是初始给出的参数。x0也是初始数据,z是每次从N(0,1)采样出来的数据,这些都是可获得的,所以xt能得到。②因为q(xt|x0)是知道的,所以q(xt|x0)*q(x0)这个式子对x0求积分,得到的是q(xt)的概率分布,而我们想要使得最终的分布是各向独立的高斯分布,只需令此时的分布均值为0,方差为1就行了。
二,逆扩散过程
请添加图片描述
通过一系列的公式推导,我们最终得到xt-1的公式,最终可以得到x0的结果。
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
前面的扩散过程已经解释清楚了,然后,对于训练过程,就是让一个神经网络使得Lsimple这个公式的值最小,也就是说对于每一步都要使得预测的噪声与真实噪声的差异最小,对于每一轮都要训练完。
最后的逆扩散过程就是,从N(0,1)中随机采样出xT,对于T个轮次,从N(0,1)随机采样出z,然后带入公式逐步得到x0.请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
之前对扩散模型的运行流程存在一些错误,现在解释一下正确的运行步骤:
从q(x)中采样x0,作为初始数据,开始加噪声,那么怎么加呢?从标准正太分布中采样得到z1,给出β1的值,对x0进行参数重整化,得到x1的值,形式上来看就是x1=x0+噪声,然后向参数网络中输入x0,t等数据,进行网络训练,使得所输出的预测噪声尽量和加入的噪声z1有较小的差距,一边扩散一边训练参数网络,直到结束。然后在逆扩散过程中,xt-1根据参数网络预测的各个噪声,逐步算出,直到算出x0,产生最终结果。

相关文章:

车辆重识别(2020NIPS去噪扩散概率模型)论文阅读2024/9/27

[2] Denoising Diffusion Probabilistic Models 作者:Jonathan Ho Ajay Jain Pieter Abbeel 单位:加州大学伯克利分校 摘要: 我们提出了高质量的图像合成结果使用扩散概率模型,一类潜变量模型从非平衡热力学的考虑启发。我们的最…...

基于深度学习的任务序列中的快速适应

基于深度学习的任务序列中的快速适应是指模型在接连处理不同任务时,能够迅速调整和优化自身以适应新任务的能力。这种能力在动态环境和多任务学习中尤为重要,旨在减少训练时间和资源需求。以下是这一主题的关键要素: 1. 快速适应的背景 动态…...

虚拟机三种网络模式详解

在电脑里开一台虚拟机,是再常见不过的操作了。无论是用虚拟机玩只有旧版本系统能运行的游戏,还是用来学习Linux、跑跑应用程序都是很好的。而这其中,虚拟机网络是绝对绕不过去的。本篇文章通俗易懂的介绍了常见的虚拟网络提供的三种网络链接模…...

[leetcode]674_最长连续递增序列

给定一个未经排序的整数数组&#xff0c;找到最长且 连续递增的子序列&#xff0c;并返回该序列的长度。 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r&#xff08;l < r&#xff09;确定&#xff0c;如果对于每个 l < i < r&#xff0c;都有 nums[i] < nums[i 1] &am…...

【无人机设计与技术】四旋翼无人机,UAV仿真,轨迹跟踪PID控制

摘要 本文探讨了四旋翼无人机&#xff08;UAV&#xff09;在轨迹跟踪中的PID控制仿真方法。通过设计三轴方向的PID控制器&#xff0c;调节无人机的姿态与位置&#xff0c;使其能够准确跟踪预设轨迹。本文使用MATLAB/Simulink进行了建模与仿真&#xff0c;验证了PID控制算法在无…...

回归预测|基于卷积神经网络-支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-SVM 卷积提取特征与原始特征进行融合预测

回归预测|基于卷积神经网络-支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-SVM 卷积提取特征与原始特征进行融合预测 文章目录 一、基本原理原理流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 回归预测|基于卷积神经网络-支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-SVM 卷积提…...

javaScript基础知识汇总

一、基础语法 1、区分大小写&#xff1a;无论是变量、函数名还是操作符&#xff0c;都区分大小写。 2、标识符&#xff1a;就是变量、函数、属性或函数参数的名称。标识符可以由一个或多个字符构成&#xff0c;但需要满足以下条件&#xff1a; 第一个字符必须是一个字母、下…...

《动手学深度学习》笔记2.2——神经网络从基础→进阶 (参数管理-每层的权重/偏置)

目录 0. 前言 正文&#xff1a;参数管理 1. 参数访问 1.1 [目标参数] 1.2 [一次性访问所有参数] 1.3 [从嵌套块收集参数] 2. 参数初始化 2.1 [内置初始化] 2.2 [自定义初始化] 2.3 [参数绑定-共享参数] 3. 小结&#xff08;第2节&#xff09; 4. 延后初始化 (原书第…...

双端之Nginx+Php结合PostgreSQL搭建Wordpress

第一台虚拟机:安装 Nginx 更新系统包列表: sudo apt update安装 Nginx及php扩展: sudo apt install nginx php-fpm php-pgsql php-mysqli -y启动 Nginx 服务: sudo systemctl start nginx检查 Nginx 是否正常运行: xdg-open http://localhost注意:终端命令打开网址 …...

Another redis desktop manager使用说明

Another redis desktop manager使用说明 概述界面介绍图示说明连接界面设置界面查看操作日志主界面信息进入redis-cli控制台更多 概述 Another Redis Desktop Manager是一个开源的跨平台 Redis 客户端&#xff0c;提供了简洁易用的图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;&am…...

【git】配置 Git 的换行符处理和安全性||安装 Ruby

配置 Git 的换行符处理和安全性&#xff1a; git config --global core.autocrlf input&#xff1a;这个设置确保在提交代码时&#xff0c;Git 会将 CRLF&#xff08;Windows 的换行符&#xff09;转换为 LF&#xff08;Unix 的换行符&#xff09;&#xff0c;但在检出代码时不…...

VMware ESXi 8.0U3b macOS Unlocker OEM BIOS 2.7 Dell HPE 定制版 9 月更新发布

VMware ESXi 8.0U3b macOS Unlocker & OEM BIOS 2.7 Dell HPE 定制版 9 月更新发布 VMware ESXi 8.0U3b macOS Unlocker & OEM BIOS 2.7 标准版和厂商定制版 ESXi 8.0U3 标准版&#xff0c;Dell (戴尔)、HPE (慧与)、Lenovo (联想)、IEIT SYSTEMS (浪潮信息)、Cisco …...

Unity 代码裁剪(Strip Engine Code)

文章目录 0.IL2CPP 打包运行闪退问题1.什么是代码裁剪2.为什么要使用代码裁剪3.代码裁剪设置与级别4.强制保留代码4.1 使用[Preserve]标签4.2 使用Link.xml文件 5.Strip中遇到的问题及解决方法6.注意事项 0.IL2CPP 打包运行闪退问题 Google Play要求从2019年8月1日起apk必须支…...

单目3d重建DUSt3R 笔记

目录 DUSt3R 三维重建 报错RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison 报错 numpy.core.multiarray failed to import 报错Numpy is not available 解决 升级版mast3r 速度变慢 修改了参数设置脚本&#xff1a; 测试效果 操作技巧 DUSt3R 三维重…...

AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营-与AI的碰撞

目录 一、简介 二、实验介绍 三、结果展示 四、实操指导 4.1 系统设计 4.2 环境搭建&#xff08;手把手教程&#xff09; 4.3 应用构建 4.4 效果展示 4.5 踩坑避雷总结 五、清理资源 5.1 删除TDSQL-C Serverless 5.2 删除 HAI 算力 六、实验总结归纳 一、简介 本…...

C++之String类(上)

片头 嗨&#xff01;好久不见~ 今天我们来学习C的Sting类&#xff0c;不过&#xff0c;在学习它之前&#xff0c;我们先来对STL库有一个简单的了解。 STL&#xff08;standard template library--标准模板库&#xff09;&#xff0c;是C标准库的重要组成部分&#xff0c;不仅是…...

kubernets基础-ingress详细介绍

文章目录 什么是IngressIngress详细说明Ingress示例 Ingress控制器Ingress控制器的工作原理Ingress控制器的特点常见的Ingress控制器 Ingress关联Ingress控制器一、Ingress资源对象二、Ingress控制器三、Ingress与Ingress控制器的关联方式四、注意事项 多实例部署一、Ingress多…...

jenkins部署Maven和NodeJS项目

在 Java 项目开发中&#xff0c;项目的编译、测试、打包等是比较繁琐的&#xff0c;属于重复劳动的工作&#xff0c;浪费人力和时间成本。以往开发项目时&#xff0c;程序员往往需要花较多的精力在引用 jar 包搭建项目环境上&#xff0c;跨部门甚至跨人员之间的项目结构都有可能…...

在unity资源中发现无效引用

本文主要解决在不打开unity的情况下搜索出无效引用的资源的方法 1. 概述 一般只要遍历一下目录里所有资源,判空一下就好了但有些情况下,不希望打开unity, 尤其希望是在资源整合时,想更快验证资源的合法性, 这对合并提交及出包验证时,都要较大的需求 2. 简单的验证方法 简单来…...

C#知识|基于反射和接口实现抽象工厂设计模式

哈喽&#xff0c;你好啊&#xff0c;我是雷工&#xff01; 01 应用场景 在项目的多数据库支持上、业务的多算法封装、以及各种变化的业务中&#xff1b; 02 抽象工厂组成 抽象工厂包括抽象产品&#xff08;即业务接口&#xff0c;可以通过抽象类或抽象接口设计&#xff09;…...

【分布式微服务云原生】gRPC vs RPC:深入探索远程过程调用的现代与经典

摘要 在分布式系统的世界里&#xff0c;gRPC和RPC是两个耳熟能详的术语&#xff0c;但它们之间有何区别和联系&#xff1f;本文将深入探讨gRPC和RPC的概念、关键特性、以及它们在现代软件开发中的应用。你将了解到gRPC如何作为RPC的一种实现&#xff0c;提供高性能的跨语言远程…...

听说这是MATLAB基础?

MATLAB&#xff08;矩阵实验室&#xff09;是一个强大的高性能计算环境和编程语言&#xff0c;广泛应用于数学计算、算法开发、数据分析、可视化以及模拟等多个领域。以下是MATLAB的一些基础知识&#xff0c;涵盖其功能、语法、基本操作等方面。 1. MATLAB环境 工作区&#xf…...

【CSS/HTML】圣杯布局和双飞翼布局实现两侧宽度固定,中间宽度自适应及其他扩展实现

前沿简介 圣杯布局和双飞翼布局是前端重要的布局方式。两者的功能相同&#xff0c;都是为了实现一个两侧宽度固定&#xff0c;中间宽度自适应的三栏布局。 圣杯布局来源于文章In Search of the Holy Grail,双飞翼布局来源于淘宝UED。 两者的实现方式有差异&#xff0c;但是都…...

数据流和数据流处理技术

一数据流 首先明确数据流概念&#xff1a;数据流是连续不断生成的、快速变化的无界数据序列 数据流类型&#xff1a; 数据流大致可以分为四种类型 1.连续型数据流&#xff1a;不断地产生数据&#xff0c;数据稳定速度输入系统。 2.突发型数据流&#xff1a;在某特定时间或…...

(IDEA)spring项目导入本地jar包方法和项目打包时找不到引入本地jar包的问题解决方案

系列文章目录 文章目录 系列文章目录一、&#xff08;IDEA&#xff09;spring项目导入本地jar包方法和项目打包时找不到引入本地jar包的问题解决方案1.资料 一、&#xff08;IDEA&#xff09;spring项目导入本地jar包方法和项目打包时找不到引入本地jar包的问题解决方案 1.资料…...

解决TikTok无网络连接问题解析

随着社交媒体的快速发展&#xff0c;TikTok已成为全球用户最喜欢的短视频平台之一&#xff0c;吸引了数以亿计的用户。然而&#xff0c;在享受这个平台时&#xff0c;用户经常会遇到无网络连接的问题&#xff0c;这不仅影响观看体验&#xff0c;还可能导致无法上传内容或参与社…...

k8s中,ingress的实现原理,及其架构。

图片来源&#xff1a;自己画的 图片来源&#xff1a;k8s官网 首先&#xff0c;什么是ingress? 是服务还是控制器&#xff1f; 都不精确 ingress是一个api资源 service和deployment也是api资源。 这几个相互协作&#xff0c;组建成一个对外提供服务的架构。 ingress提供的…...

【数据结构强化】应用题打卡

应用题打卡 数组的应用 对称矩阵的压缩存储 注意&#xff1a; 1. 2.上三角的行优先存储及下三角的列优先存储与数组的下表对应 上/下三角矩阵的压缩存储 注意&#xff1a; 上/下三角压缩存储是将0元素统一压缩存储&#xff0c;而不是将对角线元素统一压缩存储 三对角矩阵的…...

解决 MySQL 服务无法启动:failed to restart mysql.service: unit not found

目录 前言1. 问题描述2. 问题分析3. 解决步骤3.1 检查 MySQL 服务文件3.2 备份旧的服务文件3.3 启动 MySQL 服务3.4 验证服务状态 4. 总结结语 前言 在日常使用 MySQL 数据库时&#xff0c;有时候可能会遇到服务无法正常启动的问题。这类问题通常出现在系统更新或者服务配置文…...

Dubbo和Http的调用有什么区别

背景 我们在项目开发中&#xff0c;需要进行调用外部接口时&#xff0c;往往使用Dubbo和Http方式都能实现远程调用。那么他们在使用上&#xff0c;有什么区别呢&#xff1f; 定位不同 一个是分布式环境下的框架&#xff0c;一个是通信协议。 Dubbo&#xff1a;是一种高性能的…...

动态网站建设毕业论文/快速排名优化系统

当今大数据的时代&#xff0c;网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段。但要学习好爬虫并没有那么简单。首先知识点和方向实在是太多了&#xff0c;它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个…...

孵化基地网站怎么建设/国际新闻视频

__doc__&#xff1a;显示模块、类、函数的字符串文档&#xff08;其实就是注释&#xff09; 第三方包的组织&#xff1a;第三方包的组织形式是以树的形式组织的。分叉节点为python包&#xff0c;叶节点为python模块。import之前一般为模块&#xff0c;之后为模块后的类或函数。…...

好的公司网站/南宁网站推广哪家好

最近在openwrt上做了个东西&#xff0c;在Fedora 20 和 ubuntu 14中编译都没有问题&#xff0c;然而移到openwrt的package目录中编译时却遇到 error: inconsistent operand constraints in an asm&#xff0c;这个问题。 查看该行代码&#xff0c;竟然是:FD_ZERO导致&#xff0…...

百度只收录栏目不收录网站文章/百度老旧版本大全

题意 有一段长度为l的木棍&#xff0c;需要切割n次&#xff0c;切割点分别为c(1-n)&#xff0c;每切割一次的费用为切割的木棍长度。求切割n次所需的最小费用。 题解 设dp[i][j]为i到j部分全部切割所需的最小费用&#xff0c;则可得状态转移方程dp[i][j]min(dp[i][k]dp[k][j…...

移动网站建设作业/营销效果分析怎么写

java中Freemarker插值详解java中Freemarker插值就是${...}或#{...}格式的部分,将使用数据模型中的部分替代输出。通用插值${expr}1. 插值结果为字符串值直接输出表达式结果2. 插值结果为数字值根据默认格式(由#setting指令设置)将表达式结果转换成文本输出.可以使用内建的字符串…...

巴中区建设局网站/中国广告网

一、问题在平时的业务模块开发过程中&#xff0c;难免会需要做一些全局的任务、缓存、线程等等的初始化工作&#xff0c;那么如何解决这个问题呢&#xff1f;方法有多种&#xff0c;但具体又要怎么选择呢&#xff1f;二、资源初始化1、既然要做资源的初始化&#xff0c;那么就需…...