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SUMMARY:Understanding Diffusion Models #3
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/90700
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nモチベーシ
 ョン\n画像生成モデルなどで応用されている拡散モデ
 ルの理解を深めていきたいと思い企画しました。 \n勉
 強会では下記の論文を読んでいきます。    \nUnderstanding
  Diffusion Models: A Unified Perspective. \nhttps://arxiv.org/abs/2208.11
 970  \nCode 参考資料\nhttps://github.com/google-research/vdm  \n興
 味がある方が集まり、一緒に学べることを楽しみにし
 ています。  \n論文より About Variational Diffusion Models\nThe e
 asiest way to think of a Variational Diffusion Model (VDM) is simply as a
  Markovian Hierarchical Variational Autoencoder with three key restrictio
 ns:\n• The latent dimension is exactly equal to the data dimension\n•
  The structure of the latent encoder at each timestep is not learned\; it
  is pre-defined as a linear Gaussian\nmodel. In other words\, it is a Gau
 ssian distribution centered around the output of the previous timestep\n
 • The Gaussian parameters of the latent encoders vary over time in such
  a way that the distribution of\nthe latent at final timestep T is a stan
 dard Gaussian  \n進め方\n主催が論文を読み、疑問をなげか
 けたりしながらファシリテートする役割を担います。\
 n参加者は議論に参加したり、質問したり、質問に答え
 たりするなど自由に応答します。\n黙って聴くだけの
 参加の仕方もOKです。(最初の自己紹介と最後の感想の
 シェアはお願いしています。)    \n準備\nこちらのZoomと
 いうオンラインミーティングのアプリを利用します。\
 n開始前までにインストールしてください。\nhttps://zoom.
 us/jp-jp/meetings.html\n申し込み者のみ閲覧可能なcompass 上
 の情報ページに勉強会に参加可能なURLが記載されてい
 ます。\n休憩\n休憩を途中挟みます。  \n必要とする前
 提知識\n微分積分、線形代数、確率モデル、統計的機
 械学習および深層学習の基礎知識  \n対象者\n機械学習
 領域の研究者、エンジニア、または目指している方. \n
 拡散モデルの理論に興味がある方  \nMath & Codingとは\n数
 学とプログラミングのスキルを向上したい方が集い学
 び合う場です。\nまたそのために必要な数学も取り上
 げていきます。\n難しい概念や技術も、シンプルな例
 で確認したりメンバーが対話することで本質的な理解
 を得られると考えます。\n本グループは、そのような
 ことができるようなコミュニティとなることを目指し
 ます。\n◆groupページ\nhttps://www.facebook.com/groups/28400448543
 9214/  \n◆過去のイベント スクラムサインのコミュニテ
 ィーページ \nhttps://scrumsign.com/community/
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