如果你也在 怎样代写扩散模型Diffusion Model COMP7703这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。扩散模型Diffusion Model在机器学习中，扩散模型，也被称为扩散概率模型，是一类潜变量模型。这些模型是使用变异推理训练的马尔科夫链。扩散模型的目标是通过对数据点在潜在空间中的扩散方式进行建模来学习数据集的潜在结构。在计算机视觉中，这意味着一个神经网络被训练为通过学习逆转扩散过程来对高斯噪声模糊的图像进行去噪。

扩散模型Diffusion Model可以应用于各种任务，包括图像去噪、画中画、超分辨率和图像生成。例如，一个图像生成模型将从一个随机的噪声图像开始，然后在经过对自然图像的扩散过程进行反转训练后，该模型将能够生成新的自然图像。2022年4月13日宣布的OpenAI的文本到图像模型DALL-E 2是一个最近的例子。它将扩散模型用于模型的先验（产生给定文本标题的图像嵌入）和产生最终图像的解码器。

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计算机代写|扩散模型代写Diffusion Model代考|Introduction: Generative Models

Given observed samples $\boldsymbol{x}$ from a distribution of interest, the goal of a generative model is to learn to model its true data distribution $p(\boldsymbol{x})$. Once learned, we can generate new samples from our approximate model at will. Furthermore, under some formulations, we are able to use the learned model to evaluate the likelihood of observed or sampled data as well.

There are several well-known directions in current literature, that we will only introduce briefly at a high level. Generative Adversarial Networks (GANs) model the sampling procedure of a complex distribution, which is learned in an adversarial manner. Another class of generative models, termed “likelihood-based”, seeks to learn a model that assigns a high likelihood to the observed data samples. This includes autoregressive models, normalizing flows, and Variational Autoencoders (VAEs). Another similar approach is energy-based modeling, in which a distribution is learned as an arbitrarily flexible energy function that is then normalized.Score-based generative models are highly related; instead of learning to model the energy function itself, they learn the score of the energy-based model as a neural network. In this work we explore and review diffusion models, which as we will demonstrate, have both likelihood-based and score-based interpretations. We showcase the math behind such models in excruciating detail, with the aim that anyone can follow along and understand what diffusion models are and how they work.

计算机代写|扩散模型代写Diffusion Model代考|Background: ELBO, VAE, and Hierarchical VAE

For many modalities, we can think of the data we observe as represented or generated by an associated unseen latent variable, which we can denote by random variable $\boldsymbol{z}$. The best intuition for expressing this idea is through Plato’s Allegory of the Cave. In the allegory, a group of people are chained inside a cave their entire life and can only see the two-dimensional shadows projected onto a wall in front of them, which are generated by unseen three-dimensional objects passed before a fire. To such people, everything they observe is actually determined by higher-dimensional abstract concepts that they can never behold.

Analogously, the objects that we encounter in the actual world may also be generated as a function of some higher-level representations; for example, such representations may encapsulate abstract properties such as color, size, shape, and more. Then, what we observe can be interpreted as a three-dimensional projection or instantiation of such abstract concepts, just as what the cave people observe is actually a two-dimensional projection of three-dimensional objects. Whereas the cave people can never see (or even fully comprehend) the hidden objects, they can still reason and draw inferences about them; in a similar way, we can approximate latent representations that describe the data we observe.

Whereas Plato’s Allegory illustrates the idea behind latent variables as potentially unobservable representations that determine observations, a caveat of this analogy is that in generative modeling, we generally seek to learn lower-dimensional latent representations rather than higher-dimensional ones. This is because trying to learn a representation of higher dimension than the observation is a fruitless endeavor without strong priors. On the other hand, learning lower-dimensional latents can also be seen as a form of compression, and can potentially uncover semantically meaningful structure describing observations.

扩散模型代写

计算机代写|扩散模型代写DIFFUSION MODEL代考|INTRODUCTION: GENERATIVE MODELS

给定观察到的样本X从感兴趣的分布中，生成模型的目标是学习对其真实数据分布进行建模p(X). 一旦学习，我们可以随意从我们的近似模型中生成新样本。此外，在某些公式下，我们也能够使用学习模型来评估观察或采样数据的可能性。

当前文献中有几个众所周知的方向，我们只在高层次上简要介绍。生成对抗网络G一个ñs对以对抗方式学习的复杂分布的采样过程进行建模。另一类生成模型，称为“基于可能性的”，旨在学习一个模型，该模型将高可能性分配给观察到的数据样本。这包括自回归模型、规范化流和变分自编码器在一个和s. 另一种类似的方法是基于能量的建模，其中将分布学习为任意灵活的能量函数，然后对其进行归一化。基于分数的生成模型是高度相关的；他们没有学习对能量函数本身进行建模，而是将基于能量的模型的分数学习为神经网络。在这项工作中，我们探索和回顾了扩散模型，正如我们将展示的那样，它们具有基于可能性和基于分数的解释。我们以极其详细的方式展示了这些模型背后的数学原理，目的是让任何人都可以跟随并了解扩散模型是什么以及它们是如何工作的。

计算机代写|扩散模型代写DIFFUSION MODEL代考|BACKGROUND: ELBO, VAE, AND HIERARCHICAL VAE

对于许多模态，我们可以将我们观察到的数据视为由相关的看不见的潜在变量表示或生成，我们可以用随机变量表示和. 表达这个想法的最佳直觉是通过柏拉图的洞穴寓言。在这个寓言中，一群人一生都被锁在一个山洞里，只能看到投射在他们面前的墙上的二维阴影，这是由看不见的三维物体在火前经过而产生的。对于这样的人来说，他们所观察到的一切，实际上都是由他们永远看不到的更高维度的抽象概念决定的。

类似地，我们在现实世界中遇到的对象也可能是作为一些更高层次表示的函数而生成的；例如，此类表示可以封装抽象属性，例如颜色、大小、形状等。那么，我们所观察到的，就可以理解为这种抽象概念的三维投影或实例化，就像洞穴人所观察到的实际上是三维物体的二维投影一样。而洞穴人们永远看不到○r和在和nF在ll是C○米pr和H和nd隐藏的对象，他们仍然可以对它们进行推理和推断；以类似的方式，我们可以近似描述我们观察到的数据的潜在表示。

虽然柏拉图的寓言将潜在变量背后的想法说明为决定观察结果的潜在不可观察表示，但这种类比的一个警告是，在生成建模中，我们通常寻求学习低维潜在表示而不是高维表示。这是因为如果没有强大的先验，试图学习比观察更高维度的表示是徒劳的。另一方面，学习低维潜在也可以被视为一种压缩形式，并且可以潜在地揭示描述观察的语义上有意义的结构。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。