¿Qué tan bien genera el modelo de difusión? Explorando la generalización en entornos emergentes.

Resumen

Explore las capacidades y limitaciones de los modelos de difusión en tareas generativas, centrándose en los entornos de generalización emergentes y sus implicaciones.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Difusión
Panorama de Modelos Generativos
Introducción a los Procesos de Difusión
Componentes Clave de los Modelos de Difusión
• Fundamentos Matemáticos
Ecuaciones Diferenciales Estocásticas
Inferencia Variacional en Modelos de Difusión
Objetivos de Entrenamiento y Funciones de Pérdida
• Generalización en Aprendizaje Automático
Definición de Generalización
Métricas de Generalización y Evaluación
• Capacidades de los Modelos de Difusión
Generación de Imágenes y Señales
Aplicaciones Cruzadas entre Dominios
Estudios de Caso sobre el Rendimiento de los Modelos de Difusión
• Limitaciones de los Modelos de Difusión
Complejidad Computacional
Dependencia de los Datos
Desafíos en Entornos de Alta Dimensión
• Configuraciones Emergentes de Generalización
Aprendizaje de Pocos Ejemplos y Cero Ejemplos
Aprendizaje por Transferencia con Modelos de Difusión
Robustez ante Datos Ruidosos e Incompletos
• Implicaciones Prácticas
Consideraciones Éticas
Potencial para la Innovación en Varios Dominios
Tendencias Futuras en la Investigación de Modelos de Difusión
• Talleres Prácticos
Implementación de Modelos de Difusión Básicos
Ajuste Fino para Tareas de Generalización
Evaluación del Rendimiento del Modelo en Nuevos Entornos
• Resumen y Discusiones
Recapitulación de Aprendizajes Clave
Preguntas de Investigación Abiertas
Discusión en Grupo y Reflexión
• Proyecto Final
Propuesta para una Aplicación de Modelo de Difusión
Sesiones de Presentación y Retroalimentación entre Pares

Asignaturas

Ciencia de Datos