如果你也在 怎样代写扩散模型Diffusion Model这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。扩散模型Diffusion Model在机器学习中，扩散模型，也被称为扩散概率模型，是一类潜变量模型。这些模型是使用变异推理训练的马尔科夫链。扩散模型的目标是通过对数据点在潜在空间中的扩散方式进行建模来学习数据集的潜在结构。在计算机视觉中，这意味着一个神经网络被训练为通过学习逆转扩散过程来对高斯噪声模糊的图像进行去噪。
扩散模型Diffusion Model可以应用于各种任务，包括图像去噪、画中画、超分辨率和图像生成。例如，一个图像生成模型将从一个随机的噪声图像开始，然后在经过对自然图像的扩散过程进行反转训练后，该模型将能够生成新的自然图像。2022年4月13日宣布的OpenAI的文本到图像模型DALL-E 2是一个最近的例子。它将扩散模型用于模型的先验（产生给定文本标题的图像嵌入）和产生最终图像的解码器。
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计算机代写|扩散模型代写Diffusion Model代考|Score-based Generative Models
We have shown that a Variational Diffusion Model can be learned simply by optimizing a neural network $\boldsymbol{s}_{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}_t, t\right)$ to predict the score function $\nabla \log p\left(\boldsymbol{x}_t\right)$. However, in our derivation, the score term arrived from an application of Tweedie’s Formula; this doesn’t necessarily provide us with great intuition or insight into what exactly the score function is or why it is worth modeling. Fortunately, we can look to another class of generative models, Score-based Generative Models [9, 10, 11], for exactly this intuition. As it turns out, we can show that the VDM formulation we have previously derived has an equivalent Score-based Generative Modeling formulation, allowing us to flexibly switch between these two interpretations at will.
To begin to understand why optimizing a score function makes sense, we take a detour and revisit energybased models [12, 13]. Arbitrarily flexible probability distributions can be written in the form:
$$
p_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})=\frac{1}{Z_{\boldsymbol{\theta}}} e^{-f_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})}
$$
where $f_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})$ is an arbitrarily flexible, parameterizable function called the energy function, often modeled by a neural network, and $Z_{\boldsymbol{\theta}}$ is a normalizing constant to ensure that $\int p_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x}) d \boldsymbol{x}=1$. One way to learn such a distribution is maximum likelihood; however, this requires tractably computing the normalizing constant $Z_{\boldsymbol{\theta}}=\int e^{-f_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})} d \boldsymbol{x}$, which may not be possible for complex $f_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})$ functions.
计算机代写|扩散模型代写Diffusion Model代考|Guidance
So far, we have focused on modeling just the data distribution $p(\boldsymbol{x})$. However, we are often also interested in learning conditional distribution $p(\boldsymbol{x} \mid y)$, which would enable us to explicitly control the data we generate through conditioning information $y$. This forms the backbone of image super-resolution models such as Cascaded Diffusion Models [18], as well as state-of-the-art image-text models such as DALL-E 2 [19] and Imagen [7].
A natural way to add conditioning information is simply alongside the timestep information, at each iteration. Recall our joint distribution from Equation 32:
$$
p\left(\boldsymbol{x}{0: T}\right)=p\left(\boldsymbol{x}_T\right) \prod{t=1}^T p_{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}{t-1} \mid \boldsymbol{x}_t\right) $$ Then, to turn this into a conditional diffusion model, we can simply add arbitrary conditioning information $y$ at each transition step as: $$ p\left(\boldsymbol{x}{0: T} \mid y\right)=p\left(\boldsymbol{x}T\right) \prod{t=1}^T p_{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}{t-1} \mid \boldsymbol{x}_t, y\right) $$ For example, $y$ could be a text encoding in image-text generation, or a low-resolution image to perform super-resolution on. We are thus able to learn the core neural networks of a VDM as before, by predicting $\hat{\boldsymbol{x}}{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}t, t, y\right) \approx \boldsymbol{x}_0, \hat{\boldsymbol{\epsilon}}{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}t, t, y\right) \approx \boldsymbol{\epsilon}_0$, or $\boldsymbol{s}{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}_t, t, y\right) \approx \nabla \log p\left(\boldsymbol{x}_t \mid y\right)$ for each desired interpretation and implementation.
扩散模型代写
计算机代写|扩散模型代写Diffusion Model代考|Score-based Generative Models
我们已经表明，可以简单地通过优化神经网絡来学习变分扩散模型 $\boldsymbol{s}{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x}_t, t\right)$ 预测得分函数 $\nabla \log p\left(\boldsymbol{x}_t\right)$. 然而，在我们的推导中， 得分项来自特威迪公式的应用; 这并不一定能为我们提供即好的直觉或洞察分数函数究斍是什么或为什么值得建模。辛运的是，我 们可以聅看另一类生成模型，即基于分数的生成模型 $[9,10,11]$ ，以获得这种直觉。事实证明，我们可以证明我们之前推导出的 VDM 公式具有等效的其于分数的生成建模公式，允许或们在这两种解释之间灵活切换。 为了开始理解为什么优化评分函数是有意义的，我们㛡道而行，重新审视基于能量的模型 $[12,13]$ 。任意灵活的概率分布可以写成 以下形式: $$ p{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})=\frac{1}{Z_{\boldsymbol{\theta}}} e^{-f(\boldsymbol{x})}
$$
在哪里 $f_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})$ 是 个任意灵活、可参数化的函数，称为能量函数，通常由神经网絡建模，并且 $Z_{\boldsymbol{\theta}}$ 是一个归一化常数，以确保 $\int p_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x}) d \boldsymbol{x}=1$. 学习这种分布的一种方法是最大似然；但是，这需要轻松计算归一化常数 $Z_{\boldsymbol{\theta}}=\int e^{-f(\boldsymbol{x})} d \boldsymbol{x}$, 这对于复杂的可 能是不可能的 $f_\theta(\boldsymbol{x})$ 功能。
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到目前为止，我们只专注于对数据分布进行建模 $p(\boldsymbol{x})$. 然而，我们也经常对学习条件分布感婛掫 $p(\boldsymbol{x} \mid y)$ ，这将使我们能殙明确控 制通过条件信息生成的数据 $y$. 这构成了图像超分辨率模型（例如级联扩散模型 [18]) 以及最先进的图像文本模型（例如 DALL-E 2 [19] 和 Imagen [7]) 的主干。
在每次迭代中，添吅条件信息的一种自然方法就是在时间步长信息旁边。回想一下公式 32 中的联合分布:
$$
p(\boldsymbol{x} 0: T)=p\left(\boldsymbol{x}T\right) \prod t=1^T p{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x} t-1 \mid \boldsymbol{x}t\right) $$ $$ p(\boldsymbol{x} 0: T \mid y)=p(\boldsymbol{x} T) \prod t=1^T p{\boldsymbol{\theta}}\left(\boldsymbol{x} t-1 \mid \boldsymbol{x}_t, y\right)
$$
例如， $y$ 可以是图像文本生成中的文本编码，也可以是执行超分辨率的低分辨率图像。因此，我们能够像以前一样学习 VDM 的核 心神经网络，通过预则 $\hat{\boldsymbol{x}} \boldsymbol{\theta}(\boldsymbol{x} t, t, y) \approx \boldsymbol{x}_0, \hat{\boldsymbol{\epsilon}} \boldsymbol{\theta}(\boldsymbol{x} t, t, y) \approx \boldsymbol{\epsilon}_0$ ，或者 $\boldsymbol{s} \boldsymbol{\theta}\left(\boldsymbol{x}_t, t, y\right) \approx \nabla \log p\left(\boldsymbol{x}_t \mid y\right)$ 对于每个所需的解释和 实施。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。