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斯坦福-CS236 Lecture 14 继续基于分数的模型SBMs PPT标注

上节课提到DSM等算法训练时加噪声但是加多少噪声可以添加不同程度的噪声即等你选的噪声尺度 σ无法同时兼顾「数据质量」和「估计精度」噪声加少了最右边的图的对角线上会有很大误差如果噪声加多了就会摧毁原本的样本数据你估计出的分也就是错误的引入退火的Langevin动力学生成样本一开始加入较大的噪声然后每次递减噪声终会得到一个好噪声量对比右图退火的Langevin效果明显更好因为红色越深的地方汇聚得应该也越多左图就没体现出这个特点神经网络优化最右的网络图中加入了作为入参怎么训练在DSM基础上进行优化DSM本身就通过添加噪声扰动来生成模型的L是噪声尺度的总数是每个噪声尺度的权重怎么选x1 x2是两个样本里同个像素点最大和最小有了中间怎么插值呢使用几何级数保证相邻噪声分布有一定的重叠度保证一定重叠度的原因你可以理解为接力区有接力区下一个噪声分布才能接过去往下面算怎么选选总结训练过程引入SDE样本的变化趋势由f(xt,t)确定漂移项和g(t)dwt随机扰动项衡量你理解成随机移动每次移动都添加了g(t)dwt这个随机扰动你走的时间组后长就会变成右下角的纯噪声反转方向就可以由纯噪声生成一幅图片只要知道了这个评分函数我们就能将一个噪声图生成一副有意义的图可以将这个评分函数理解为确定漂移项因为梯度在抽象概念上等价于这个确定漂移项经SDE的基于评分的模型让s(x,t)来近似样本分布对数的导数就根据SDE生成样本SDE转ODE

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