擴散模型(Diffusion Models)簡介
更新於 2024/12/07閱讀時間約 2 分鐘
擴散模型受非均衡熱力學啟發。非均衡熱力學定義了一個擴散步驟的馬可夫鏈，逐步向資料添加隨機資訊，然後學習如何逆轉擴散過程，從隨機資訊中建構所需的樣本資料。與變分自編碼器（VAE）或以流為基礎的模型不同，擴散模型是通過固定程序學習的，且其潛在變量具有高維度（與原始資料相同）。
幾種基於擴散模型的生成式模型已被提出，它們的基本理念相似，包括擴散機率模型（Sohl-Dickstein等人，2015年）、條件干擾分數網路（NCSN；Yang和Ermon，2019年），以及去噪擴散概率模型（DDPM；Ho等人，2020年）。四種生成模型的示意圖比較，從上到下分別是：生成對抗網路（GAN）、變分自編碼器（VAE）、流模型和擴散模型。
不同類型的生成模型
給定一個從真實數據分佈中取樣的數據點 x_0，讓我們定義一個前向擴散過程，在這個過程中，我們在 T 個步驟中向樣本添加少量高斯噪訊，產生一系列噪訊樣本 x_1,…,x_T。步長由方差時間表 β_1,…,β_Tβ1,…,βT 控制。
q(xt∣xt−1)=N(xt;1−βtxt−1,βtI)q(xt∣xt−1)=N(xt;1−βtxt−1,βtI)
隨著步驟 t 變大，數據樣本 x_0 逐漸失去其可辨識的特徵。最終當 t→T 時，x_T 等同於一個各向同性的高斯分佈。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
到目前為止，我們所模擬的萬有引力，是一個物體吸引另一個物體，或者是一個物體吸引多個物體。然而，在真實世界中，每個物體都會互相吸引，所以在這一節中，就來把模擬的情境，擴展成多個物體互相吸引。
模擬世界是我們寫程式造出來的，我們就是模擬世界的主宰，所以各種作用力要長什麼樣子、要怎麼個作用法，都由我們決定。不過，如果希望這些作用力看起來像真實世界的作用力一樣，那在寫程式的時候，套用這些作用力在真實世界中的物理公式，會是比較省時省力的做法。
目录
一、量子传感器的基本原理是什么？
二、量子传感器与传统传感器的区别是什么？
三、量子态在量子传感器中的应用有哪些？
四、量子传感器的主要应用领域有哪些？
五、量子传感器在工业自动化中的应用有哪些？
内容：
一、量子传感器的基本原理是什么？
量子传感器的基本原理
量
到目前為止，為了簡化問題，我們都假設物體的質量是1。接下來，我們將移除這個假設，然後將完全符合牛頓第二運動定律的apply_force()方法，整合到Mover這個類別中。
前言
在閱讀網路文章時，有看到說1X1的卷積層能夠升維、降維，不了解所以然，故來查找。：Ｐ
正文
卷積核尺寸為1X1的卷積層能夠達到降低和增加輸出的維度，是因為它能夠改變輸入數據的通道數量(depth)，而不改變其空間維度(height和width)，原理如下。
1X1卷積在每個空間位置
這一節談的是向量的定義，以及如何運用向量來建立模擬物體運動時，關於位置和速度間的關係式。
冪次定律
呈現一條曲線，從左下方緩慢上升，然後迅速上升，強調了少數事件的極端值。這些極端值代表著相對較大的事件，其影響力遠遠超過了大多數事件。
馬太效應
由一個明顯的源頭開始，不斷分支出更多的線條，形成一個庞大的樹狀結構。這些分支中的一些可能變得更大，代表著成功的累積效應，符合馬太效應
今天我們來說一下「結構方程模式：多學科期刊」，AKA Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal。這是由 Taylor & Francis 出版的期刊，每年發行 6 期。
這篇要來分享關於「頻率」這件事，談到頻率，不免就要順便談談「吸引力法則」，現在訪間已經有多書籍、影片都有詳細描述吸引力法則的運行方式。它並不是什麼怪力亂神也不是什麼偽科學，實則吸引力法則是個再科學不過的量子力學，同頻相吸的概念而已。
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到目前為止，我們所模擬的萬有引力，是一個物體吸引另一個物體，或者是一個物體吸引多個物體。然而，在真實世界中，每個物體都會互相吸引，所以在這一節中，就來把模擬的情境，擴展成多個物體互相吸引。
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由一個明顯的源頭開始，不斷分支出更多的線條，形成一個庞大的樹狀結構。這些分支中的一些可能變得更大，代表著成功的累積效應，符合馬太效應
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