Quelle est la qualité de la génération par le modèle de diffusion ? Exploration de la généralisation dans des contextes émergents.

Aperçu

Explorez les capacités et les limites des modèles de diffusion dans les tâches génératives, en vous concentrant sur les contextes de généralisation émergents et leurs implications.

Programme

• Introduction aux Modèles de Diffusion
Aperçu des Modèles Génératifs
Introduction aux Processus de Diffusion
Composants Clés des Modèles de Diffusion
• Fondements Mathématiques
Équations Différentielles Stochastiques
Inférence Variationnelle dans les Modèles de Diffusion
Objectifs d'Entraînement et Fonctions de Perte
• Généralisation en Apprentissage Automatique
Définition de la Généralisation
Métriques de Généralisation et Évaluation
• Capacités des Modèles de Diffusion
Génération d'Images et de Signaux
Applications Interdomaines
Études de Cas sur les Performances des Modèles de Diffusion
• Limitations des Modèles de Diffusion
Complexité Computationnelle
Dépendance aux Données
Défis dans les Contextes de Haute Dimension
• Nouvelles Configurations de Généralisation
Apprentissage Few-shot et Zero-shot
Apprentissage par Transfert avec les Modèles de Diffusion
Robustesse face aux Données Bruyantes et Incomplètes
• Implications Pratiques
Considérations Éthiques
Potentiel d'Innovation dans Divers Domaines
Tendances Futures dans la Recherche sur les Modèles de Diffusion
• Ateliers Pratiques
Mise en Œuvre de Modèles de Diffusion de Base
Ajustement pour les Tâches de Généralisation
Évaluation des Performances des Modèles dans des Contextes Nouveaux
• Résumé et Discussions
Récapitulatif des Points Clés
Questions de Recherche Ouvertes
Discussion de Groupe et Réflexion
• Projet Final
Proposition pour une Application de Modèle de Diffusion
Présentation et Sessions de Feedback des Pairs

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Sujets

Science des données