奠基性VAE荣获ICLR首届「时间检验奖」!国内学者获2篇杰出论文提名
奠基性VAE荣获ICLR首届「时间检验奖」!国内学者获2篇杰出论文提名当地时间5月7日,ICLR 2024颁发了自大会举办以来的首个「时间检验奖」!
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当地时间5月7日,ICLR 2024颁发了自大会举办以来的首个「时间检验奖」!
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议,在走过第一个十年后,终于迎来了首届时间检验奖。
首届ICLR时间检验奖,颁向变分自编码器VAE
Diffusion 不仅可以更好地模仿,而且可以进行「创作」。扩散模型(Diffusion Model)是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
为了使机器具有人类的想象力,深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本,尤其是扩散模型,在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制,如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。