October 2024
Beginner to intermediate
340 pages
7h 38m
Korean
Content preview from 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
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231
8
장
확산 모델 이론
이제
q
(
x
t
|
x
0
)
을 해석적으로 표현할 수 있게 되었습니다. [식
8
.
9
]를 확률 분포 식으로 표현하
면 다음과 같습니다.
8.5
ELBO
계산 ③
드디어 마지막 개선입니다. 이번 절에서는 샘플 데이터를 단 하나만 사용하여
ELBO
를 근사하
는 방법을 알아봅니다(그림
8
-
11
).
그림
8-11
ELBO
계산법 개선 로드맵(3단계 )
1
샘플 크기
T
2
샘플 크기
2
3
샘플 크기
1
이번 절의 핵심은
q
(
x
t
-
1
|
x
t
,
x
0
)
이라는 확률 분포입니다.
q
(
x
t
-
1
|
x
t
,
x
0
)
은
x
0
과
x
t
가 주어
졌을 때
x
t
-
1
의 확률입니다. 중요한 사실은
q
(
x
t
-
1
|
x
t
,
x
0
)
을 해석적으로 표현할 수 있다는
것입니다 (그림
8
-
12
). 먼저 이 점에 대해 설명하겠습니다.