『学習物理学入門』
2023-05-10 『拡散モデル』
|>物理学者が「これ物理じゃん!」と盛り上がっている
標題の本のB2章「拡散モデルと経路積分」が特に興味深い。
p.142
>拡散モデルにおいて、生成過程のノイズレベルを特徴づける
>パラメータηは、量子系の経路積分におけるプランク定数
>(Planck constant) ħ の役割を果たしている。
p.143
>経路積分表示を用いることにより、拡散モデルにおける
>逆過程や学習の目的関数が導出できる
経路積分と拡散モデルが密接に関連しているとは想像も
していませんでした。
[参考] (外部) [2025-04-30 追記]
>AIが物理法則を学ぶとき必ずラグランジアンに行き着く
https://www.youtube.com/watch?v=ZlCQuWIJrO8
|>物理学者が「これ物理じゃん!」と盛り上がっている
標題の本のB2章「拡散モデルと経路積分」が特に興味深い。
p.142
>拡散モデルにおいて、生成過程のノイズレベルを特徴づける
>パラメータηは、量子系の経路積分におけるプランク定数
>(Planck constant) ħ の役割を果たしている。
p.143
>経路積分表示を用いることにより、拡散モデルにおける
>逆過程や学習の目的関数が導出できる
経路積分と拡散モデルが密接に関連しているとは想像も
していませんでした。
[参考] (外部) [2025-04-30 追記]
>AIが物理法則を学ぶとき必ずラグランジアンに行き着く
https://www.youtube.com/watch?v=ZlCQuWIJrO8
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