학술/deep learning 썸네일형 리스트형 [질문/답] DDPM에서 pθ(xt−1∣xt)를 학습할 때는 q(xt−1∣x0)에 일치 시키면 안되는가? **결론부터 말씀드리면**, \(\\\) DDPM에서 \(\displaystyle p_\theta(x_{t-1}\mid x_t)\)를 학습할 때는 **\(\displaystyle q(x_{t-1}\mid x_t, x_0)\)**와 일치시키는 것이 맞고, \(\displaystyle q(x_{t-1}\mid x_0)\)와 직접 일치시키는 것은 올바른 방식이 아닙니다.아래에 그 이유를 좀 더 구체적으로 정리해 드리겠습니다.\(\\\) 1. Forward Process와 Posterior의 정의 \(\\\)DDPM(또는 일반적인 마코프 체인 기반 확산 모델)에서 **Forward Process**는 \[q(x_1, x_2, \dots, x_T \mid x_0) = \prod_{t=1}^T q(x.. 더보기 DDPM에서 원본 데이터 복원 신경망에서 x_0를 예측 하는 이유 우선 DDPM의 “학습(Training)”과 “샘플링/생성(Sampling)” 과정을 구분해서 생각해보면 이해가 좀 더 수월합니다. \(\\\) 1. 학습(Training) 단계에서의 모델 동작 \(\\\) 학습 단계에서는 다음 과정을 거쳐 모델을 훈련합니다. \(\\\) 1. **(Forward 과정) \( x_0 \)에서 \( x_t \) 만들기** \[ x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t} \, x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t} \, \epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0,I). \] - 이 때 \( x_0 \)는 우리가 알고 있는 **실제 데이터(ground truth)** 입니다. \(\\\) - \(\bar{\alph.. 더보기 DDPM에서 노이즈 예측 신경망 평균 공식 유도 다음은 DDPM에서 역확산 단계의 평균 \(\mu_q(x_t,x_0)\)가\[\mu_q(x_t,x_0)=\frac{1}{\sqrt{\alpha_t}}\left(x_t-\frac{1-\alpha_t}{\sqrt{1-\bar{\alpha}_t}}\epsilon\right)\]로 계산되는 과정을 단계별로 유도하는 방법입니다.\(\\\) 1. Forward Process에서 \(x_t\) 표현 \(\\\)DDPM의 forward process에서는 \[x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t}\,x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t}\,\epsilon,\quad \epsilon\sim\mathcal{N}(0,I),\]로 정의됩니다. 여기서 \[\bar{\alpha}_t=\prod_{.. 더보기 윈도우에서 tensorrt 설치 하기 및 python 확인 처음 tensorRT를 윈도우에서 설치하려면 어디서 부터 시작 해야 할지 조금 당황스럽다. 인터넷을 찾아 보면 아래와 같이 설치한다고 되어 있지만, pip install nvidia-pyindex pip install nvidia-tensorrt 실제로 해보면 두번째 줄에서 에러가 발생한다. 윈도우는 내길이 아닌가 하는 생각이 들지만 계속 구글링을 해본다. 1. tensorRT 홈페이지에 들어가 환경에 맞는 zip 파일을 다운로드 받는다. https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download 윈도우 버전이고 CUDA 11.2가 설치 되어 있으므로 TensorRT 8.4를 선택했다. 파일을 다운 받아 D: 최상위에 풀면 아래와 같이 된다. D:\TENSORRT-8.. 더보기 이전 1 다음
