A09 · 第 5 章 · 课程规划页
得分匹配、扩散过程与反向采样
本章研究得分匹配、扩散过程与反向采样。内容依次处理噪声日程、前向扩散与闭式边缘、去噪得分匹配与噪声预测参数化、反向 SDE、采样步长与误差累积。
- 所在 Part
- 第三编 扩散模型与综合复习
- 预计学习
- 40 分钟
- 建设状态
- 已规划，尚无正式正文
计划实验
本章未登记独立交互实验；定义、公式和例题仍按下列提纲规划。
LEARNING OBJECTIVES
完成本章后应能
- 01准确说明噪声日程、前向扩散与闭式边缘。
- 02完成去噪得分匹配与噪声预测参数化所需的推导、证明或算法。
- 03使用计算、例题或反例检验反向 SDE、采样步长与误差累积。
PLANNED SECTIONS
计划章节结构
- 01
噪声日程、前向扩散与闭式边缘
界定噪声日程、前向扩散与闭式边缘，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 02
去噪得分匹配与噪声预测参数化
推导去噪得分匹配与噪声预测参数化，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 03
反向 SDE、采样步长与误差累积
检验反向 SDE、采样步长与误差累积，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
计划定义
噪声日程、前向扩散与闭式边缘：对象、记号与前提
围绕噪声日程、前向扩散与闭式边缘列出主要对象、符号、前提与定义边界。
计划公式
去噪得分匹配与噪声预测参数化：关系、判据与可复核步骤
把去噪得分匹配与噪声预测参数化整理为可检查的关系、判据或算法步骤；涉及定量模型时写出公式，并说明符号、适用条件，以及需要时的单位或复杂度。
计划例题
反向 SDE、采样步长与误差累积：案例、反例与核验
围绕反向 SDE、采样步长与误差累积给出明确输入、前提或数据，逐步分析并用反例、误差、守恒量或边界条件复核。
计划练习
得分匹配、扩散过程与反向采样：定义、关系与边界综合练习
联结噪声日程、前向扩散与闭式边缘、去噪得分匹配与噪声预测参数化与反向 SDE、采样步长与误差累积，分别检验定义辨析、主要步骤和适用边界。
本章概念落点
以下位置是术语、搜索和知识图谱引用本计划章节时使用的稳定链接。
- 扩散模型学习逐步去除噪声的逆过程，从简单噪声分布生成高维数据样本。
- 得分匹配学习对数密度关于数据的梯度，避免显式计算归一化常数并连接去噪目标。
关键词
得分匹配、扩散过程、反向采样、第三编 扩散模型与综合复习、生成模型