Generative Modeling by Estimating Gradients of the.pdf

生成模型通过估计数据分布梯度 本篇文章主要介绍了一种新的生成模型方法，即通过估计数据分布梯度来进行生成模型。该方法可以学习 score 函数（对数概率密度函数的梯度），然后使用 Langevin 采样生成样本。这种生成模型被称为基于分数的生成模型，具有许多重要的优势，包括GAN 级别的样本质量、灵活的模型架构、精确的对数似然计算和逆问题解决 без重新训练模型。 score 函数是对数概率密度函数的梯度，对于给定的数据分布，可以学习 score 函数，并使用 Langevin 采样生成样本。这种方法可以避免GAN 中的对抗性训练，具有更高的样本质量和灵活的模型架构。此外，基于分数的生成模型还可以进行 exact log-likelihood 计算和逆问题解决。 在本篇文章中，我们将详细介绍基于分数的生成模型的直觉、基本概念和潜在的应用。我们将讨论 score 函数、基于分数的生成模型、Langevin 动力学、naive 基于分数的生成模型的缺陷、使用多种噪声扰动的基于分数的生成模型、使用随机微分方程（SDE）的基于分数的生成模型、逆问题解决等内容。 score 函数是对数概率密度函数的梯度，对于给定的数据分布，可以学习 score 函数，以便生成样本。 score 函数可以通过 score matching 进行学习， score matching 是一种学习 score 函数的方法，可以学习 score 函数，而不需要知道数据分布的确切形式。 基于分数的生成模型可以避免GAN 中的对抗性训练，具有更高的样本质量和灵活的模型架构。此外，基于分数的生成模型还可以进行 exact log-likelihood 计算和逆问题解决。 Langevin 动力学是一种生成样本的方法，通过使用 score 函数，可以生成高质量的样本。 Langevin 动力学可以避免GAN 中的对抗性训练，具有更高的样本质量和灵活的模型架构。 基于分数的生成模型可以应用于多种领域，例如图像生成、文本生成、数据增强等。同时，基于分数的生成模型也可以应用于逆问题解决，例如图像编辑、文本编辑等。 基于分数的生成模型是一种非常有前途的生成模型方法，具有许多重要的优势，可以应用于多种领域。