【讲座图文版】清华大学朱军教授：使用扩散模型生成高维数据

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 大纲 开场介绍 AI Time 2024 ICML预讲会介绍 嘉宾介绍：朱军教授 主题分享 生成式模型的基本概念 生成式模型的历史与现状 生成式模型的应用场景 生成式模型的优势与挑战 扩散模型的基本原理 扩散模型的应用案例 扩散模型的优化与改进 扩散模型的未来发展方向 答疑环节 网友提问与朱军教授的回答 内容总结 一句话总结 朱军教授分享了关于使用扩散模型生成高维数据的研究进展，并探讨了扩散模型在生成任务之外的其他应用。 关键内容总结 生成式模型与判别式模型的比较。 扩散模型的基本原理和应用。 扩散模型的优化与改进。 扩散模型的未来发展方向。 金句摘抄 "生成式模型的核心目标是建模多变量的联合分布，例如在无监督学习中是P(X)，在有监督学习中是P(X,Y)。" "扩散模型的底层架构， ………………………………