Diffusion model
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸರಣ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಕೋರ್-ಆಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳ ಒಂದು ವರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳ ಗುರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಃ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ರಿವರ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಜೆನೆರಿಕ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಮೂರು ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರೋಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಶಬ್ದ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸ್ಕೋರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳು. ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇಮೇಜ್ ಡಿನೋಯಿಸಿಂಗ್, ಇನ್ಪೇನ್ಟಿಂಗ್, ಸೂಪರ್-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ಶಬ್ದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲು ನರ ಜಾಲಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ, ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದದಿಂದ ಕೂಡಿದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದವು DALL-E ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣದಂತಹ ಪಠ್ಯ-ಷರತ್ತುಗಳ ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದಕಗಳಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಲೇಖನದ ನಂತರದ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿವೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ 2015ರಲ್ಲಿ ಸಮತೋಲನವಿಲ್ಲದ ಉಷ್ಣಬಲವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಅವರು ಸಮತೋಲನವಲ್ಲದ ಉಷ್ಣಬಲವಿಜ್ಞಾನದ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸರಣದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರವು ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಫೋಟೋಗಳ ವಿತರಣೆಯು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ಒಂದು "ಮೋಡ" ವಾಗಿದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಪದೇ ಪದೇ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಚಿತ್ರದ ಉಳಿದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಹರಡುತ್ತದೆ, ಮೋಡವು ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದಂತಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಮೂಲ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮ ವಿತರಣೆಯಂತಲ್ಲದೆ, ಆರಂಭಿಕ ವಿತರಣೆಯು ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಇದನ್ನು "ಸಮತೋಲನವಲ್ಲದ" ಉಷ್ಣಬಲವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮತೋಲನದ ವಿತರಣೆಯು ಪಿಡಿಎಫ್ ನೊಂದಿಗೆ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ 1ನೇ ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಾವಿಯಲ್ಲಿನ ಕಣಗಳ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ವಿತರಣೆಯು, ಸಮತೋಲನದಿಂದ ತುಂಬಾ ಹೊರಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸಮತೋಲನ ವಿತರಣೆಯ ಕಡೆಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಶುದ್ಧ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ (ಬ್ರೌನಿಯನ್ ವಾಕರ್ನಂತೆ) ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಾವಿಯ ಕೆಳಗೆ ಇಳಿಜಾರಿನ ಇಳಿಯುವಿಕೆಯ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆಃ ಕಣಗಳು ಕೇವಲ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ಗೆ ಒಳಗಾದರೆ, ಅವೆಲ್ಲವೂ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಬೀಳುತ್ತವೆ, ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಕುಸಿಯುತ್ತವೆ. ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರೋಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಡಿಡಿಪಿಎಂ) ಅನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು 2020ರ ಪ್ರಬಂಧವು ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರೋಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಡಿಡಿಪಿಎಂ) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿತು, ಇದು ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನವನ್ನು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ತೀರ್ಮಾನದಿಂದ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು, ನಮಗೆ ಕೆಲವು ಸಂಕೇತಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಅವು ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿರಾಂಕಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯಾಗಿದೆ. ಲಂಬವಾದ ಪಟ್ಟಿಯು ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕೆಲವು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಬೇಕಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆ ಇದೆ, ನಂತರ ಐ. ಐ. ಡಿ ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ಅದಕ್ಕೆ ಪದೇ ಪದೇ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಂತರ ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ-ಅಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಇದು ಒಂದು ಗಾಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ನಮಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡದಕ್ಕೆ, ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಅಂದರೆ, ಸಾಕಷ್ಟು ದೀರ್ಘವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಂತರ, ನಾವು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಎಲ್ಲಾ ಕುರುಹುಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗಿ, ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಕೆಲವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗುವ ಬದಲು ನೇರವಾಗಿ "ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ" ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಹಿಂದುಳಿದ ಪ್ರಸರಣ ಡಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಎಂ. ನ ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಜಾಲಬಂಧವು ಎರಡು ವಾದಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ನಂತರ ನಮಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಹಿಂದುಳಿದ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹತ್ತಿರವಿರುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಈಗ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನಾವು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ತೀರ್ಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ತೀರ್ಮಾನ ELBO ಅಸಮಾನತೆಯು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ನಾವು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಗಮನಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೇಲೆ ನಮಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಇದು ನಮಗೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಈಗ ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪದವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಇದು ಕನಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮಾತ್ರ ಉಳಿದಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ, ಇದು ನಾವು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಜಾಲಬಂಧಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು ಅದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈಗ, ನಾವು ಬರೆಯಬಹುದು, ಕೆಲವು ಅಜ್ಞಾತ ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಈಗ ನಾವು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಜಾಲಬಂಧವು ಶಬ್ದ ವಾಹಕವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ. ಡಿಡಿಪಿಎಂ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಅದನ್ನು ಕಲಿಯಬಾರದೆಂದು ಸೂಚಿಸಿತು (ಏಕೆಂದರೆ ಇದು "ಅಸ್ಥಿರ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ" ಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು), ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಪಡಿಸಿತು, ಅಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡಿತು. ಇದರೊಂದಿಗೆ, ನಷ್ಟವು ಸರಳೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇನ್ನೂ ಸರಳವಾದ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವು ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿತು ಎಂದು ಲೇಖನವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದೆ. ಸ್ಕೋರ್-ಆಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿ ಸ್ಕೋರ್-ಆಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯ ಮತ್ತೊಂದು ಸೂತ್ರೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ನಾಯ್ಸ್ ಕಂಡಿಷನಲ್ ಸ್ಕೋರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎನ್. ಸಿ. ಎಸ್. ಎನ್) ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಂಗ್ವಿನ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೋರ್-ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್ (ಎಸ್. ಎಂ. ಎಲ್. ಡಿ) ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯು ಇಮೇಜ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸೋಣ, ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಾಗಿರಲಿ. ನಾವು ಸ್ವತಃ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರಣವು ಎಷ್ಟು ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅದರ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಎಷ್ಟು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಮಾತ್ರ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಅದರ ಕೆಲವು ಸಣ್ಣ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಬೆಕ್ಕಿನ ಚಿತ್ರಣವು ಎಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ? ಚಿತ್ರವು ಎರಡು ಮೀಸೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ಮೂರು, ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆಯೇ? ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಾವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸ್ವತಃ ಸಾಕಷ್ಟು ಆಸಕ್ತರಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ,. ಇದು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಒಂದು, ನಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಮಗೆ ಯಾವುದೇ ಕಾಳಜಿಯಿಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ಅಜ್ಞಾತ ಸ್ಥಿರಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಎರಡು, ನಾವು ನೆರೆಹೊರೆಯವರನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯವು ಆಗಿರಲಿ; ನಂತರ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಬದಲಾದಂತೆ, ಥರ್ಮೋಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಾವಿಯಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಕಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಥರ್ಮೋಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿ ವಿತರಣೆಯು ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿ, ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ವಿತರಣೆಯು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು, ನಾವು ಯಾವುದೇ ಅನುಕೂಲಕರ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ (ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಯಂತಹ) ಮಾದರಿಯ ಕಣದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಲ್ಯಾಂಗ್ವಿನ್ ಸಮೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ ಕಣದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಅನುಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಫಾಕ್ಕರ್-ಪ್ಲ್ಯಾಂಕ್ ಸಮೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ವಿತರಣೆಯು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಉಷ್ಣಬಲ ಸಮತೋಲನವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ವಿತರಣೆಯು ಏನೇ ಇರಲಿ, ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕನ್ವರ್ಜ್ಗಳ ವಿತರಣೆಯು ಈ ರೀತಿ ಇರುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ನಾವು ಸ್ಕೋರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅಂದಾಜನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಫಿಶರ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಔಪಚಾರಿಕಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವಿಭಾಜ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ಭಾಗಗಳ ಮೂಲಕ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ನಿಂದ ಕನಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅನೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ನಾವು ಚಿತ್ರಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಮತ್ತು ನಮಗೆ ಬಿಳಿ-ಶಬ್ದದ ಚಿತ್ರ ಬೇಕು. ಈಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಿಳಿ-ಶಬ್ದದ ಚಿತ್ರಗಳು ನೈಜ ಚಿತ್ರಗಳಂತೆ ಕಾಣುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಿಂದುವಿನ ಸುತ್ತ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಾವು ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ಸ್ಕೋರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಕಣದ ಮೇಲೆ ಸಮಯ-ವಿಕಸನ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಹೇರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲಃ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು, ನಾವು ಅನೀಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಬಿಳಿ-ಶಬ್ದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಒಂದರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದವರೆಗೂ ಕ್ರಮೇಣ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅಂದರೆ, ನಾವು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ಸ್ಕೋರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ಕೋರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ನಿರಂತರ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಆದರೆ ಈ ಬಾರಿ ನಿರಂತರ ಸಮಯದಲ್ಲಿಃ ಮಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಸಂಭವನೀಯ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆಃ ಅಲ್ಲಿ ವೀನರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಬಹುಆಯಾಮದ ಬ್ರೌನಿಯನ್ ಚಲನೆ). ಈಗ, ಸಮೀಕರಣವು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಲ್ಯಾಂಗ್ವಿನ್ ಸಮೀಕರಣದ ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್, ತಾಪಮಾನ, ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಶಕ್ತಿ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಬದಲಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಮೇಲಿನ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಲ್ಯಾಂಗ್ವಿನ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಈಗ ಮೇಲಿನ ಸಮೀಕರಣವು ಒಂದೇ ಕಣದ ಸಂಭವನೀಯ ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ನಾವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಕಣಗಳ ಮೋಡವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ನಂತರ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ನಂತರ, ಕಣಗಳ ಮೋಡವು ಅದರ ಸ್ಥಿರ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಣಗಳ ಮೋಡದ ಸಾಂದ್ರತೆ ಇರಲಿ, ನಂತರ ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಾವು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆರಂಭಕ್ಕೆ ಮತ್ತೆ ಹರಡಬಹುದು. ಫೋಕರ್-ಪ್ಲ್ಯಾಂಕ್ ಸಮೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ, ಮೋಡದ ಸಾಂದ್ರತೆಯು ಸ್ಥಳದ ಆಯಾಮಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸ್ ಆಪರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಹಿಂದುಳಿದ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಪರಿಹರಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಮೋಡದ ವಿಕಾಸವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಸಾಂದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಣಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಮೋಡದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಫೋಕ್ಕರ್-ಪ್ಲ್ಯಾಂಕ್ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೋಡದಲ್ಲಿನ ಕಣಗಳು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಲಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಈ ಬಿಂದುಗಳ ಮೋಡವು ಮೂಲ ಮೋಡವಾಗಿದ್ದು, ಹಿಂದಕ್ಕೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಾಯ್ಸ್ ಕಂಡಿಷನಲ್ ಸ್ಕೋರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎನ್. ಸಿ. ಎಸ್. ಎನ್) ನಿರಂತರ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ನಾವು ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗದೆ ನಿರಂತರ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಯಾವುದೇ ಹಂತದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಮೊದಲು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನಂತರ ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಅಂದರೆ, ನಾವು ಯಾವುದಕ್ಕೂ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈಗ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ನಂತರ ಸ್ಕೋರ್-ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಿಶರ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಮೊದಲ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ನಂತರ ಎಸ್ಡಿಇ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದುಃ ಇದನ್ನು ಯೂಲರ್-ಮರ್ಯಾಮಾ ವಿಧಾನದಂತಹ ಯಾವುದೇ ಎಸ್ಡಿಇ ಏಕೀಕರಣ ವಿಧಾನದಿಂದ ಮಾಡಬಹುದು. "ನಾಯ್ಸ್ ಕಂಡಿಷನಲ್ ಸ್ಕೋರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್" ಎಂಬ ಹೆಸರನ್ನು ಹೀಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆಃ "ನೆಟ್ವರ್ಕ್", ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. "ಸ್ಕೋರ್", ಏಕೆಂದರೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಶಬ್ದ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ", ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದದಿಂದ ಮಸುಕಾಗುವುದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯವು ಸೇರಿಸಲಾದ ಶಬ್ದದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಸಮಾನತೆ ಡಿಡಿಪಿಎಂ ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರ್-ಆಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ಸಮಾನವಾಗಿವೆ. ಇದರರ್ಥ ಡಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಎಂ. ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಜಾಲವನ್ನು ಎನ್. ಸಿ. ಎಸ್. ಎನ್. ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ. ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಟ್ವೀಡಿಯ ಸೂತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ, ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಡಿಡಿಪಿಎಂ ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವು ಎಲ್ಲಿದೆ. ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ, ಮತ್ತು ಒಳಗಿನ ಪದವು ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳ ಹಿಂಜರಿತವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಜಾಲವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಜಾಗತಿಕ ಕನಿಷ್ಠ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಲುಪಿದರೆ, ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಈಗ, ಹಿಂದುಳಿದ ಸಮೀಕರಣದ ನಿರಂತರ ಮಿತಿಯು ನಮಗೆ ಸ್ಕೋರ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಸರಣದಂತೆಯೇ ನಿಖರವಾದ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಃ ಮುಖ್ಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಡಿನೋಯಿಸಿಂಗ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಇಂಪ್ಲಿಸಿಟ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಡಿಡಿಐಎಂ) ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲ ಡಿಡಿಪಿಎಂ ವಿಧಾನವು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಗಾಸಿಯನ್ಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದರರ್ಥ ಹಿಂದುಳಿದ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಹ 1000 ಹಂತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತಲ್ಲದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಗಾಸಿಯನ್ ಆಗಿರುವಂತೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು, ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ನಾವು ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡಿಡಿಐಎಂ ಎನ್ನುವುದು ಡಿಡಿಪಿಎಂ ನಷ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಿ, ಕೆಲವು ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಡಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಎಂ. ಡಿ. ಡಿ. ಐ. ಎಂ. ನ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ. ಸುಪ್ತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿ (ಎಲ್ಡಿಎಂ) ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಒಬ್ಬರು ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಒಬ್ಬರು ಮೊದಲು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಆಯಾಮದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಮೂಲಕ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನಂತರ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಂತರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಡಿಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಎನ್ಕೋಡರ್-ಡಿಕೋಡರ್ ಜೋಡಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಆಟೋಎನ್ಕೊಡರ್ (ವಿಎಇ) ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನಾವು ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಚಿತ್ರದ ವಿವರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ "ಕೆಂಪು ಕಣ್ಣುಗಳಿರುವ ಕಪ್ಪು ಬೆಕ್ಕು" ಎಂಬ ವಿವರಣೆಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಾವು ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ವರ್ಗಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ("ಕೆಂಪು ಕಣ್ಣುಗಳಿರುವ ಕಪ್ಪು ಬೆಕ್ಕು" ಎಂಬ ವಿವರಣೆಯು ಕೇವಲ ಬಹಳ ವಿವರವಾದ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು "ಬೆಕ್ಕು" ಎಂಬ ವರ್ಗವು ಕೇವಲ ಬಹಳ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ). ಗದ್ದಲದ ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದುಃ ವಿವರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು, ವಿನಂತಿಸುವವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಒಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ನಾವು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗದ್ದಲದ ಚಾನೆಲ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಳಂಕಿತವಾಗಿ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ನಿರ್ಮಾಣವು ವಿನಂತಿಸುವವರ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿದ್ದ ಊಹೆಯ ಹೊರತಾಗಿ ಬೇರೇನೂ ಅಲ್ಲ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಯು ಸರಳವಾಗಿ "ಪಠ್ಯ ಭಾಷೆಯಿಂದ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುವುದು". ನಂತರ, ಶಬ್ಧ-ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಜಾಗದ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಇಮೇಜ್-ಟು-ಕ್ಲಾಸ್ ಭಾಷಾಂತರಕಾರರನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಕ್ಲಾಸ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಭಾಷಾಂತರಕಾರರನ್ನು "ಉಚಿತವಾಗಿ" ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣದ ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಯವು ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ತಾಪಮಾನದೊಂದಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿ ಮಾದರಿಗಳು, ಇದು ಹಿಂಭಾಗದ ಅಂದಾಜಿನ ಗರಿಷ್ಠ ಸುತ್ತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜಿನ ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸುವಂತೆ ಒತ್ತಾಯಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ವಿಲೋಮ ತಾಪಮಾನ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಾವು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಪಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎತ್ತರವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುತ್ತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ-ಮುಕ್ತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ (ಸಿ. ಎಫ್. ಜಿ.) ಎಸ್. ಜಿ. ಎಲ್. ಡಿ. ಯಿಂದ ಸರಳವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಒಂದನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದುಃ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡನ್ನೂ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನ್ನೂ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಒಬ್ಬರು ಇದನ್ನು ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಎಸ್ಡಿಇಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದರಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಥವಾ ಒಬ್ಬರು ಇದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದರಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. "ಶಬ್ದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ" ಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಡಿಡಿಪಿಎಂ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ, ಒಬ್ಬರು ಡಿಡಿಪಿಎಂ ಅನ್ನು (ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ) ಅಥವಾ ಡಿಡಿಐಎಂ ಅನ್ನು (ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಮಾಣದ ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ) ಬಳಸಬಹುದು. ಒಬ್ಬರು ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪೂರ್ವಜರ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಶಬ್ದದ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದು. ಶಬ್ದದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಡಿಡಿಐಎಂ ಕಾಗದದಲ್ಲಿ ("ಇಟಾ ಮೌಲ್ಯ") ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡಿಡಿಐಎಂನಲ್ಲಿರುವಂತೆ), ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಡಿಡಿಪಿಎಂನಲ್ಲಿರುವಂತೆ). ಎಸ್. ಡಿ. ಇ. ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ, ಯೂಲರ್-ಮರ್ಯಾಮಾ ವಿಧಾನ, ಹ್ಯೂನ್ ವಿಧಾನ, ರೇಖೀಯ ಬಹು ಹಂತದ ವಿಧಾನಗಳು ಮುಂತಾದ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಏಕೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಏಕೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಮಾಣದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಚಿತ್ರ ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಇದೆ. ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯ ಆಯ್ಕೆ ಡಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಎಂ. ನಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು, ನಮಗೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಅದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗದ್ದಲದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಶಬ್ದವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಡೀನೋಯಿಸ್ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಊಹಿಸುವಂತೆಯೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಕಳೆಯುವುದರಿಂದ, ಡೀನೋಯಿಸ್ ಮಾಡುವ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವೆಂದರೆ ಯು-ನೆಟ್, ಇದು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಡಿನೋಯಿಸ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರವಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಇತರ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಎಂ. ನಿಂದ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಪಥವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಮಾನವನ ಚಲನೆಯ ಪಥವು ಭಂಗಿಗಳ ಒಂದು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದ್ದು, ಜಂಟಿ ತಿರುಗುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಾನಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಶಬ್ಧದಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಶಬ್ಧದ ಪಥವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಮೂಲ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಬೇಷರತ್ತಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚಿತ್ರದಂತೆ ಕಾಣುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ ಒಂದು ವರ್ಗದಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಒಬ್ಬರು ಷರತ್ತನ್ನು ವಿಧಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬರು ಯಾವುದೇ ಷರತ್ತನ್ನು ವಿಧಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಒಬ್ಬರು ಮೊದಲು ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು ಅಡ್ಡ-ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಯು-ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೀ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಎರಡೂ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ವಾಹಕಗಳಾಗಿವೆ. ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರದ ಆಯ್ದ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಕಂಟ್ರೋಲ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದಂತೆ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ, ಚಿತ್ರ ವರ್ಣಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಷರತ್ತುಗಳೆಂದರೆ, ಉಲ್ಲೇಖದ ಚಿತ್ರ, ಮತ್ತು, ವರ್ಣಚಿತ್ರದ ಮುಖವಾಡ. ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ, ಒಂದು ಗದ್ದಲದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು, ನಂತರ ಅದರೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಅಂಶವಾರು ಗುಣಾಕಾರ. ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಕೇವಲ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗದಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಪ್ರಕಾರ (ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವಂತೆ). ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾನವನ ಚಲನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರದರ್ಶನ, ಮಾನವನ ವಾಕಿಂಗ್ನ ಆಡಿಯೋ ಕ್ಲಿಪ್ (ಧ್ವನಿಪಥಕ್ಕೆ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ), ಅಥವಾ ಮಾನವ ಓಟದ ವೀಡಿಯೊ, ಅಥವಾ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆ ಇತ್ಯಾದಿ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಬೇಸ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಇತರ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಮೇಲ್ದರ್ಜೆಗೇರಿಸಬಹುದು. ಜಿ. ಎ. ಎನ್., ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಅಥವಾ ಲ್ಯಾನ್ಜೋಸ್ ರೀಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ನಂತಹ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಅಪ್ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಪ್ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರೋಗ್ರೆಸ್ಸಿವ್ ಜಿಎಎನ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದರ ನಂತರ ಒಂದರಂತೆ ಅನೇಕ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಕೆಳಮಟ್ಟವು 32x32 ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ನಂತರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಅಪ್ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಈ ವಿಭಾಗವು ಕೆಲವು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಓಪನ್ಎಐಯು ಓಪನ್ಎಐಯ DALL-E ಸರಣಿಯು ಚಿತ್ರಗಳ ಪಠ್ಯ-ಷರತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. DALL-E (2021) ನ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಇದು ಟೋಕನ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ವಿ. ಎ. ಇ. ಯ ಡಿಕೋಡರ್ನಿಂದ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. DALL-Eಯೊಂದಿಗೆ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ CLIP ವರ್ಗೀಕರಣವು, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು DALL-Eಯಿಂದ ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟಿತು. ಗ್ಲೈಡ್ (2022-03) ಒಂದು 3.5-billion ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ನಂತರ, DALL-E 2 ಬಿಡುಗಡೆಯಾಯಿತು (2022-04). DALL-E2 ಒಂದು 3.5-billion ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು "CLIP ಇಮೇಜ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ" ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅವರು "ಅನ್ಸ್ಲಿಪ್" ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಟೇಬಿಲಿಟಿ ಎಐ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ಸ್ಟೇಬಿಲಿಟಿ ಎಐ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ (2022-08), ಸುಪ್ತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿ (860 ಮಿಲಿಯನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳು), ವಿಎಇ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಯು-ನೆಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಅಡ್ಡ-ಗಮನ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇತರ ಗೂಗಲ್ ಇಮ್ಯಾಜೆನ್ ಮತ್ತು ಇಮ್ಯಾಜೆನ್ ವಿಡಿಯೋ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎರಡು ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಪಠ್ಯ-ಷರತ್ತು ಪೀಳಿಗೆಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅವರು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾದ ಟಿ5-ಎಕ್ಸ್ಎಕ್ಸ್ಎಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಮೆಟಾ AIಯ ಮೇಕ್-ಎ-ವೀಡಿಯೊ ಪಠ್ಯದಿಂದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಪಠ್ಯದಿಂದ 3ಡಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಆಟೋಎನ್ಕೊಡರ್ ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನಃ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಚೀಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ-ಮುಕ್ತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಅವಲೋಕನ, ಗಣಿತದ ವಿವರಗಳ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಗಣಿತದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು