المفاهيم الأساسية
제약 영역에서의 확산 모델의 유용성과 적용 가능성을 탐구하고 새로운 방법론을 제안합니다.
الملخص
논문에서는 Denoising Diffusion Models의 새로운 확산 모델을 소개하고 제약 영역에서의 적용 가능성을 탐구합니다.
확산 모델은 제약 영역에서의 새로운 방법론을 제안하며, 로그-배리어 메트릭과 제약으로 인한 반사된 브라운 운동을 기반으로 하는 두 가지 구별된 노이징 프로세스를 제시합니다.
두 가지 모델은 시간 반전 및 점수 매칭 아이디어를 확장하여 제약 영역에서의 생성 모델링에 적용됩니다.
실험 결과는 합성 및 실제 세계 작업에 대한 모델의 실용성을 입증하며, 반사 방법이 로그-배리어 방법보다 우수한 결과를 제공하는 것으로 나타났습니다.
الإحصائيات
제약 영역에서의 확산 모델은 MMD 메트릭을 사용하여 데이터 분포와 학습된 모델 간의 성능을 측정합니다.
실험 결과에 따르면 반사 방법이 로그-배리어 방법보다 더 나은 결과를 보여주었습니다.
اقتباسات
"Denoising diffusion models are a novel class of generative algorithms that achieve state-of-the-art performance across a range of domains."
"Deriving principled diffusion models that are able to operate directly on these manifolds is thus of significant practical importance."