📊 Gen 17 Score Based Models — 점수 함수로 데이터 분포 학습

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Tags: 생성AI, ScoreBasedModels, 점수함수, 확산모델이론, 양송, DDPM이론

📊 Gen.17 Score-Based Models — 점수 함수로 데이터 분포 학습 2019년, 스탠포드 대학의 양송이 생성 모델의 이론적 혁신을 제시했습니다. 확률 밀도 계산 대신 그 기울기(점수 함수)를 학습하는 방식으로 DDPM과 본질적으로 동일하면서도 더 이론적으로 완성된 접근을 보여줬죠. 현대 확산 모델의 수학적 토대를 완성한 순간을 탐험해보세요. 🌟 핵심 포인트

고차원 데이터에서 확률 밀도 직접 계산의 어려움 확률 기울기(점수 함수)를 학습하는 혁신적 접근 노이즈 조건부 점수 매칭을 통한 다단계 학습 전략 이론적 완성도와 실용적 성능의 동시 달성 DDPM과의 수학적 등가성 증명과 확산 모델 이론 완성

👉 다음 에피소드 Gen.18에서는 DDIM의 확산 과정 가속화 혁신을 다룹니다. 생성형 AI 15년 여정을 계속 함께하려면 구독과 좋아요를 눌러주세요! 🏷️ #생성AI #ScoreBasedModels #점수함수 #확산모델이론 #양송 #스탠포드 #수학적기초 #DDPM이론