yaginumatti https://blog.hatena.ne.jp/yaginumatti/ yagibrary https://yagibrary.hatenablog.com/ コンピュータサイエンス 数学 洋書 物理学 生成AI 論文 arxiv.org 私が作れないものは、私が理解していないものだ。 — リチャード・P・ファインマン 深層生成モデル（Deep Generative Models, DGMs）は、高次元データ（例：画像、テキスト、音声）上の確率分布を学習するニューラルネットワークであり、それによりデータセットに似た新しい例（サンプル）を生成することができます。我々はモデル分布を 、データ分布を と表記します。有限のデータセットが与えられたとき、 が からどれだけ離れているかを測る損失（ロス）を最小化することによって、 を適合（学習）させます。学習後の「生成」とは、モデルのサンプリング手順を実行して を抽出する… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fyagibrary.hatenablog.com%2Fentry%2Fpaper-memo-DiffusionModels-20260211" title="【論文和訳／The Principles of Diffusion Models】1. 深層生成モデリング(Deep Generative Modeling) - yagibrary" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn.user.blog.st-hatena.com/default_entry_og_image/158990216/167315794798106 Hatena Blog https://hatena.blog 2026-02-11 17:44:57 rich https://yagibrary.hatenablog.com/entry/paper-memo-DiffusionModels-20260211 1.0 100%