拡散モデル データ生成技術の数理 [ 岡野原 大輔 ]
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データ生成技術の数理 岡野原 大輔 岩波書店カクサンモデル オカノハラ ダイスケ 発行年月：2023年02月21日 ページ数：148p サイズ：単行本 ISBN：9784000063432 岡野原大輔（オカノハラダイスケ） 1982年生まれ。
2010年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了、情報理工学博士。
2006年Preferred Infrastructureを共同で創業、2014年Preferred Networks（PFN）を共同で創業。
PFN代表取締役最高研究責任者およびPreferred Computational Chemistry代表取締役社長を務める（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 生成モデル（生成モデルとは何か／エネルギーベースモデル・分配関数 ほか）／2 拡散モデル（スコアベースモデルとデノイジング拡散確率モデル／スコアベースモデル ほか）／3 連続時間化拡散モデル（確率微分方程式／SBMとDDPMのSDE表現 ほか）／4 拡散モデルの発展（条件付き生成におけるスコア／分類器ガイダンス ほか）／5 アプリケーション（画像生成・超解像・補完・画像変換／動画・パノラマ生成 ほか）／付録 多様で高品質な画像を生成し、人々を驚かせているアプリケーションは、どのような理論と技術により可能になったのか。
従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルが注目されている。
現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。
その数理の本質から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。
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