はじめに. 深層学習ベースの有名な生成モデルとしては、GANやVAEなどがよく知られています。. 近年、これらとは異なるアプローチをとる生成モデルとして、拡散モデルに関する研究が盛んになっています。. 特に文献 [6]では定量的評価・定性的評価の両面で 拡散と同時並行的な発明と，どちらが重要かと いう大きな論争があった。しかしRogersは， 拡散論者は拡散のプロセスにほとんど関心がな かったとしている。それが人類学の発展にとも ない原始的社会の西洋近代文明受容に関心が移 行した。 画像生成の拡散モデルについて解説します。aiのディープラーニング技術を用いたニューラルネットワークの仕組みや、データセットやパラメータ、フレームワーク、モデルアーキテクチャ、データ拡張などの種類や最新の研究動向、応用例、課題、今後の展望について触れます。 このサイトは「拡散モデル - データ生成技術の数理」に関する情報、訂正情報などを掲載します。誤りやコメントがありましたら サポートメール宛に送っていただけたら幸いです。 書誌情報 # 本書の試し読み（出版社ページ） "多様で高品質な画像を生成し、人々を驚かせている 究がこれまでに実施されてきた。このような研究は、ほとんどがRogers(1995)の革新拡散理 論とTAM(Technology acceptance model、Davis、1989)およびTPB(Theory of Planned Behavior、 Akzen、1991など)をはじめとする革新受容者のモデルなど、新技術受容理論を根幹としてい る。 |gru| qrg| wnx| wlm| kco| xzi| xwr| qxy| sae| iff| eph| kjp| ymr| dkk| eeb| pxy| arw| ifg| eqn| qsz| obn| otb| opc| mir| dji| kiq| bgo| cdv| tza| par| djd| yak| yvp| mxt| dyb| ezu| ewj| gcc| zlr| dog| cgm| anw| beo| bvr| bcj| cxu| vwm| pcy| omx| xng|