神经常微分方程
【摘 要】 我们介绍了一个新的深度神经网络模型家族。在该模型中，我们并没有定义隐藏层的离散序列，而是使用神经网络对隐状态的导数进行了参数化，并使用黑盒微分方程求解器计算神经网络的输出。这些“连续深度” 的模型具有恒定的内存成本，这使其计算策略适应每个输入，并且可以明确地以数值精度换取速度。我们在“连续深度” 的残差网络和“连续时间”的隐变量模型中展示了这些性质。我们还构建了连续的归一化流，这是一种可以通过最大似然进行训练、且无需对数据维度进行分区或排序的生成式模型。对于训练，我们展示了在不访问内部计算的情况下，任意常微分方程求解的反向传播方法，这使大型模型能够对常微分方程进行端到端训练。
【原 文】 Chen, R.T.Q. et al. (2019) ‘Neural Ordinary Differential Equations’. arXiv. Available at: http://arxiv.org/abs/1806.07366 (Accessed: 15 November 2022).
1 常微分方程及其数值解
1.1 常微分方程问题
常微分方程是只包含单个自变 ...
生成任务索引帖
待完善
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变分自编码器索引帖
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自回归模型索引帖
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传统概率图模型索引帖
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扩散模型-北大综述
〖摘要〗扩散模型是一类具有丰富理论基础的深度生成模型，在各种任务中都取得了令人印象深刻的结果。尽管扩散模型比其他先进模型取得了更令人印象深刻的质量和样本多样性，但它们仍然存在昂贵的采样过程和次优的似然估计。近年来，研究人员对扩散模型性能的改进表现出极大的热情。在本文中，我们提出了对扩散模型现有变体的第一个全面综述。具体地说，我们提供了扩散模型的第一种分类法，将其变体分为三种类型：采样加速增强类、似然最大化增强类和数据泛化增强类。我们还介绍了其他五种生成模型(即变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型)，并阐明了扩散模型和这些生成模型之间的联系。文末对扩散模型的应用进行了深入探讨，包括计算机视觉、自然语言处理、波形信号处理、多模态建模、分子图生成、时间序列建模和对抗性纯化等。
〖原文〗Yang, L., Zhang, Z., Hong, S., Xu, R., Zhao, Y., Shao, Y., Zhang, W., Yang, M.-H., & Cui, B. (2022). Diffusion Models: A Comprehensi ...