Modelos probabilísticos de difusión y eliminación de ruido desde cero

La IA generativa y los modelos de aprendizaje profundo robustos se basan en una comprensión profunda de la probabilidad y la regularización. Este curso lo guía a través de las matemáticas fundamentales y la mecánica estructural detrás de los modelos probabilísticos de difusión de denoise (DDPM) y las técnicas de abandono, lo que garantiza que pueda construir y solucionar problemas de arquitecturas neuronales modernas. Pasará de las Matemáticas conceptuales a implementaciones de código claras y legibles que forman la columna vertebral de la generación de imágenes modernas y las tuberías de entrenamiento estables. Lo que aprenderá: Comprenda los principios matemáticos básicos de los procesos de difusion directa y inversa; Implemente una arquitectura DDPM funcional desde cero utilizando PyTorch; Aplique la regularizacion de abandonos para evitar el sobreajuste y mejorar la generalizacion de modelos; Analice cómo los horarios de ruido y la preservacion de varianza afectan la calidad generativa; Solucione problemas comunes de estabilidad de entrenamientos en modelos generativos profundos.