CAPÍTULO 21 / 40
Inferencia variacional y modelos generativos
3 lecciones · Explora, experimenta y comprende.
DOJO PETTu pequeño compañero de código
DOJO / TU GUÍA
Aprendamos juntos.
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Lecciones del capítulo
3 lecciones
Por qué importa en ML
El ELBO, la reparametrización y score matching son las tres ideas tras los VAEs y toda la era de modelos de difusión — de Stable Diffusion a AlphaFold.
- VAE
- Stable Diffusion
- DDPM
- normalizing flows
- Paso 92~10m13
La cota inferior de evidencia (ELBO)
El ELBO es el único objetivo que hace entrenables a los autoencoders variacionales, al deep learning bayesiano y a la mayoría de modelos gen…
Abrir lección - Paso 93~10m13
El truco de la reparametrización
El truco de la reparametrización es una reescritura de una línea que convierte el muestreo aleatorio dentro de un VAE en una función determi…
Abrir lección - Paso 94~15m3D · 113★Más cinematográfica
Score matching y modelos de difusión
Las matemáticas detrás de los modelos de difusión (Stable Diffusion, DALL-E) son tres piezas: un proceso forward de ruido fijo, una función…
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