作者：Ryan O'Connor编译：ronghuaiyang导读本文从原理讲起，介绍了扩散模型的很多基础内容。扩散模型的迅速崛起是机器学习在过去几年中最大的发展之一。在这篇文章中，你能了解到关于扩散模型的一切。扩散模型是生成模型，在过去的几年里已经获得了显著的普及。仅在21世纪20年代发表的几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力，比如在图像合成方面击败GANs。以及DALL-E 2
扩散模型1 扩散模型（DM）扩散模型（Diffusion Model）起源于非均衡热动力学（non-equilibrium thermodynamics），是一类基于概率似然（likelihood）的生成模型。当前对扩散模型的研究主要围绕三种主流的实现：去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models / DDPMs）基于分数的生成模型（Score
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2023-09-17 17:20:14
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磷因其理论容量大、表面易氧化、物理化学性质易发生变化等特点，在储能领域引起了人们的广泛关注。在此，我们研究了氧化的二维黑磷/氧化石墨烯(BP/GO)异质结构中常被忽视的Li储存机制，即根据分子动力学模拟Li+离子在超低扩散势垒(80 meV)和超快扩散动力学(2.5×10 -6 cm2 s–1)下的传输。 此外，当二维BP层与GO层化学结合时，产生了显著的协同作用，导致BP / GO复合
Efficient Diffusion Models for Vision: A Survey摘要 扩散模型（DM）在内容生成方面表现出了最先进的性能，无需对抗性训练。这些模型采用两步过程进行训练。首先，前向扩散过程会逐渐增加数据（通常是图像）的噪声。然后，反向扩散过程逐渐去除噪声，将其转化为正在建模的目标分布的样本。DM受非平衡热力学的启发，具有固有的高计算复杂性。由于高维空间中频繁的函数求值和
---前言一、常见生成模型二、直观理解Diffusion model三、形式化解析Diffusion model*四、详解 Diffusion Model（数学推导）1.前向过程(扩散过程)2.逆扩散过程3.逆扩散条件概率推导4.训练损失五、训练、测试伪代码1. 训练2.测试六、代码解析1.train_cifar.py2.sample_images.py（预测过程）总结 前言AI 作画从 18 年
SSD网络总体描述 网络组成简单结构，在ssd中输入网络的图片是经过augmentation以及其他预处理之后的像素矩阵1.基础网络 (base network) 用于学得特征，在中间卷积层中提取出6个feature map。它是由改造后的VGG-16网络+convolutional feature layers（后面几个conv层）组成。一共从中提取出6个不同尺度的feature map。这样可
diffusion model是2015年的一篇文章，https://arxiv.org/pdf/1503.03585.pdf但是2020年的DDPM之后，才开始逐渐火起来的，https://arxiv.org/abs/2006.11239diffusion model最近Diffusion Model被用在于图片生成模型当中，当前很多的模型都在使用diffusion model作为生
目录1 巴斯模型概念2 创新扩散理论-Diffusion of Innovations Theory3 Bass模型详解3 巴斯模型的假设4 应用和局限4 代码 1 巴斯模型概念巴斯扩散模型针对创新产品、技术的采用和扩散，常被用作市场分析工具，对新产品、新技术需求进行预测。而新产品创新扩散是指新产品从创造研制到进入市场推广、最终使用的过程，表现为广大消费者从知晓、兴趣、评估、试用到最终采用新产品
作者丨HeptaAI编辑丨极市平台导读还有谁没有看过diffusion的工作，席卷AI圈的diffusion到底是什么？本文作者用尽量通俗的描述向大家解释 diffusion 的来龙去脉。 >>实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从 CV 到 NLP，基本上都被 diffusion 洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解
# 深度学习目标检测识别算法发展历程
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，其目的是在图像中识别出物体并确定其位置。随着深度学习的快速发展，目标检测的方法也经历了飞速的演变。本文将介绍深度学习目标检测识别算法的发展历程，并通过代码示例加以说明。
## 1. 目标检测的早期方法
在深度学习流行之前，目标检测主要依赖传统的计算机视觉技术，例如Haar特征和HOG（方向梯度直方图）。这些方法依赖于
上文我们介绍了OpenAI Sora 文生视频模型再次震撼了AI 圈，并提到了Sora模型实际上是一个扩散模型+Transformer，本文继续讲述扩散模型的发展、原理及代码实践。扩散模型的导火索，是始于2020 年所提出的DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）。在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看现有生成式人工
# 基于深度学习的目标检测算法发展历程
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的进展，其中目标检测是一个重要的研究方向。本文将介绍基于深度学习的目标检测算法发展历程，并指导刚入行的开发者如何实现这些算法。
## 整个流程
下面是实现基于深度学习的目标检测算法的整个流程：
| 步骤 | 任务 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型选择 |
| 3 | 数据
原创
2023-07-22 15:01:45
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20+篇里程碑式论文，带你从「Transformer的前世」速通到ChatGPT,从头复习大型语言模型发展历程，看这些论文就够了短短五
语言模型语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布：通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言（根据文本出现的概率）：函数P的核心在于，可以根据上文预测后面单词的概率（也可以引入下文联合预测）。其中一种很常用的语言模型就是神经网络语言模型。神经网络语言模型NNLM：给定上文的单词，利用神经网络来预测当前位置的单词。即最大化：模型结构如下图所示，首先将on
本综述来自西湖大学李子青实验室、香港中文大学Pheng-Ann Heng和浙江大学陈广勇团队，对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析，同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾，最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Diffusion Models: A Comprehensive Sur
随着最近DALLE2和stable diffusion的大火，扩散模型的出色表现丝毫不逊色VAE和GAN，已经形成生成领域的三大方向：VAE、GAN和Diffusion，如上图可以简要看出几类主线模型的区别。本期文章将简要介绍下扩散模型的数学原理和几个代表性模型。扩散模型 扩散模型受热力学启发，通过反转逐渐的噪声过程来学习生成数据。如上图所示，分为扩散过程（forward/diffusion p
# 机器学习与扩散模型
## 引言
机器学习作为现代人工智能的核心技术，正在改变我们处理数据以及自动化决策的方式。在众多的机器学习模型中，扩散模型（Diffusion Models）因其在生成任务中的优越表现而受到广泛关注。本文将介绍扩散模型的基本原理及其在图像生成中的应用，并提供相应的Python代码示例。
## 扩散模型概述
扩散模型是一类基于随机过程的生成模型，它的基本思想是将数据从
引言自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT（请参考链接），展示了百度在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作
半导体共价键空穴——自由电子复合：自由电子进入空穴一定温度下自由电子和空穴和浓度是一样的，温度增高浓度增大载流子：运载电荷的粒子P型半导体最多可产生4个空穴，即使加入高价杂质，比如5价杂质，因此在没有空穴的情况下，还会多出一个电子，因而自由电子为多数载流子N型多数载流子为空穴当温度变化时，少数载流子对导电性的影响更为显著，因为温度变化自由电子与空穴是成对增加或者减少的，因而载流子的比例就会显著变化
语言模型（LM）在经过孤立词识别之后，需要进入实际应用，也就是实际的语境中的识别，现实生活的语境往往十分复杂，比如方言，断句，省略词等，而且会面对无法预测的未知词语。这章的语言模型则是对这些问题一一分解。目录• 统计语言模型 • N-gram语言模型与评价方法 • 平滑算法(Smoothing)拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing/Add-one Smoothing)古德图灵平滑(Go
