Modelo de difusión

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En visión por ordenador, generación de imágenes y procesamiento del lenguaje natural, los modelos de difusión son herramientas fundamentales. Se utilizan para funciones como la eliminación de ruido en imágenes, el repintado, la superresolución y la generación de texto, y pueden entrenarse para eliminar el ruido gaussiano en imágenes borrosas. Ejemplos notables de este tipo de modelos son los modelos probabilísticos de difusión para la eliminación de ruido y las redes de puntuación condicionadas por el ruido. En termodinámica de no equilibrio, estos modelos son fundamentales para el muestreo a partir de intrincadas distribuciones de probabilidad. Además, se optimizan mediante metodologías avanzadas como la variacional. inferencia^[1] y el descenso de gradiente estocástico. En el procesamiento del lenguaje natural, los modelos de difusión son fundamentales para la generación y resumen de textos, ya que dominan la estructura oculta de los datos textuales para producir textos contextualmente apropiados. Entidades de investigación de renombre como OpenAI y Google^[2] Imagen ha sido pionera en varios modelos de difusión para tareas relacionadas con la generación de imágenes y textos.

Definición de términos

1. ↑ inferencia. La inferencia es un proceso mental que consiste en extraer conclusiones a partir de las pruebas existentes y del razonamiento lógico. Es un aspecto integral del pensamiento crítico y la resolución de problemas, con amplias aplicaciones en áreas como la investigación científica, el análisis literario y la inteligencia artificial. Existen varias formas de inferencia, como la deductiva, la inductiva, la abductiva, la estadística y la causal, cada una con su método y propósito distintivos. Por ejemplo, la inferencia deductiva se centra en llegar a conclusiones específicas a partir de principios generales, mientras que la inferencia inductiva genera conclusiones generales a partir de casos específicos. A la inversa, la inferencia abductiva implica hacer suposiciones fundamentadas basadas en pruebas accesibles, mientras que las inferencias estadísticas y causales giran en torno a la interpretación de los datos para sacar conclusiones sobre un grupo o establecer conexiones causa-efecto. No obstante, la precisión de las inferencias puede verse afectada por sesgos, nociones preconcebidas y malas interpretaciones. A pesar de estos posibles obstáculos, es posible mejorar las capacidades de inferencia mediante la práctica constante, las actividades de pensamiento crítico y la exposición a diversos materiales de lectura.

2. ↑ Google ( Google ) Reconocida principalmente por su motor de búsqueda, Google es una empresa tecnológica de prestigio universal. La empresa, fundada en 1998 por Sergey Brin y Larry Page, se ha expandido de forma significativa, abarcando numerosos campos relacionados con la tecnología. Google ofrece una amplia gama de servicios y productos, como Android, YouTube, Cloud, Maps y Gmail. También fabrica hardware, como Chromebooks y smartphones Pixel. Desde 2015, Google es una filial de Alphabet Inc. y es célebre por su espíritu inventivo y un entorno de trabajo que promueve los proyectos personales de los empleados. A pesar de enfrentarse a varios retos éticos y legales, Google sigue influyendo en el sector tecnológico con sus innovaciones revolucionarias y avances tecnológicos, como la creación del sistema operativo Android y la compra de empresas especializadas en IA.

Modelo de difusión (Wikipedia)

En aprendizaje automático, modelos de difusióntambién conocido como modelos probabilísticos de difusión o modelos generativos basados en la puntuaciónson una clase de variable latente generativo modelos. Un modelo de difusión consta de tres componentes principales: el proceso de avance, el proceso de retroceso y el procedimiento de muestreo. El objetivo de los modelos de difusión es aprender un proceso de difusión que genera una distribución de probabilidades para un conjunto de datos dado a partir de la cual podemos muestrear nuevas imágenes. Aprenden la estructura latente de un conjunto de datos modelando la forma en que los puntos de datos se difunden a través de sus espacio latente.

En el caso de visión por ordenadorLos modelos de difusión pueden aplicarse a diversas tareas, entre ellas eliminación de ruido de imágenes, inpainting, superresolucióny generación de imágenes. Normalmente se trata de entrenar una red neuronal para que secuencialmente eliminación de ruido imágenes borrosas con Ruido gaussiano. El modelo se entrena para invertir el proceso de adición de ruido a una imagen. Tras el entrenamiento hasta la convergencia, puede utilizarse para la generación de imágenes partiendo de una imagen compuesta de ruido aleatorio para que la red la desenoiseñe iterativamente. Anunciado el 13 de abril de 2022, OpenAIde texto a imagen DALL-E 2 es un ejemplo que utiliza modelos de difusión tanto para el modelo previo (que produce una imagen incrustada dada una leyenda de texto) como para el decodificador que genera la imagen final. Los modelos de difusión han encontrado recientemente aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), sobre todo en ámbitos como la generación y el resumen de textos.

Los modelos de difusión suelen formularse como cadenas de markov y entrenado con inferencia variacional. Ejemplos de marcos genéricos de modelización de la difusión utilizados en la visión por ordenador son los modelos probabilísticos de difusión de eliminación de ruido, las redes de puntuación condicionadas por el ruido y las ecuaciones diferenciales estocásticas.

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