「拡散モデル」の版間の差分

機械学習分野における'''拡散モデル''' (（かくさんモデル、英: diffusion model）は[[潜在変数]]モデルの一種で、'''拡散確率モデル'''（かくさんかくりつモデル）とも呼ばれる。これは変分ベイズ法を用いて訓練された[[マルコフ連鎖]]である<ref name=":0">{{cite journal |last1=Ho |first1=Jonathan |last2=Jain |first2=Ajay |last3=Abbeel |first3=Pieter |title=Denoising Diffusion Probabilistic Models |date=19 June 2020 |arxiv=2006.11239}}</ref>。拡散モデルの目標とするところは、データの各点が潜在空間上で拡散していく振る舞いをモデル化することで、データ集合のもつ潜在構造を学修することにある。コンピュータビジョンの分野では、これは[[ガウス雑音]]によってぼやけた画像から[[ノイズリダクション|雑音を除去]]するために、拡散過程を反転させる学習を通じて訓練された[[ニューラルネットワーク]]に相当する<ref name=":1">{{Cite arXiv |last1=Song |first1=Yang |last2=Sohl-Dickstein |first2=Jascha |last3=Kingma |first3=Diederik P. |last4=Kumar |first4=Abhishek |last5=Ermon |first5=Stefano |last6=Poole |first6=Ben |date=2021-02-10 |title=Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations |class=cs.LG |eprint=2011.13456 }}</ref><ref>{{cite arXiv |last1=Gu |first1=Shuyang |last2=Chen |first2=Dong |last3=Bao |first3=Jianmin |last4=Wen |first4=Fang |last5=Zhang |first5=Bo |last6=Chen |first6=Dongdong |last7=Yuan |first7=Lu |last8=Guo |first8=Baining |title=Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis |date=2021 |class=cs.CV |eprint=2111.14822}}</ref>。コンピュータビジョンで用いられる一般的な拡散モデルの枠組みを表現する3つの例が、拡散モデルの雑音除去、ノイズ条件付きスコアネットワーク、そして確率微分方程式である<ref>{{cite arXiv |last1= Croitoru |first1=Florinel-Alin |last2= Hondru |first2= Vlad |last3= Ionescu |first3=Radu Tudor |last4= Shah |first4= Mubarak |title=Diffusion models in vision: A survey |date=2022 |class=cs.CV |eprint=2209.04747}}</ref>。