xiangze's sparse blog

機械学習、ベイズ統計、コンピュータビジョンと関連する数学について

モデルとアルゴリズム、圏と関手と自然変換

お正月気分が抜けないのでほわっとした記事を書きます。

prompton.io

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去年書いたブログのまとめ

去年の後半に時間ができてしまったためお絵描きAIで遊び、そのアルゴリズムを学び、ブログ、アドベントカレンダーを書いてしまいました。

拡散モデルについて思ったことが微妙にバズったので調子に乗っていくつか書きましたが宿題を形成してしまったものがいくつもあるのでまとめたいです。

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機械学習の生成モデルと統計モデリングの類似点と相違点

連投です。拡散モデルを初めてとしたディープラーニングの生成モデルとベイズ統計モデリングでは使う計算方法に共通するものが多いのに対し、その目的は異なります。 2つがどのように関係しているのかいまいちよくわかってないので思いついた類似点，相違点について考えを整理します．ご意見ください！

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拡散モデルについて思ったこと、統計モデリング等との関係

久しぶりの投稿になります

その間世の中では様々なことが起こりましたがStable diffusion,novelAI, DALL-e, midjourneyなど画像生成AIの流行もその一つです。
画像生成AIの性能の中核とも言える拡散モデルに関して他の機械学習手法との関連、そして多くのアイデアの源泉となった非平衡統計物理学，統計モデリング、進化生物学などとの関係に関して思ったことを書きます。
ためになる論文、本のリンクも貼ります。

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