AI用語集
人工知能の完全辞典
順方向拡散過程
元のデータに段階的にガウシアンノイズを加え、純粋なランダム分布を得るまで続ける反復的プロセスで、拡散モデルにおけるデータ拡張の基礎となる。
逆拡散過程
データを段階的にノイズ除去して再構築または新しいバリエーションを生成することを学習する逆プロセスで、現実的な拡張サンプルを作成するために不可欠。
拡散によるデータ拡張
拡散モデルを使用してトレーニングデータの構造化された現実的なバリエーションを生成する技術で、機械学習モデルのロバスト性と汎化性能を向上させる。
クラス条件付き拡散
データセットの各カテゴリに特化した拡張の生成を制御するためにクラス情報を統合した拡散モデルの拡張。
拡散ベースの合成データ
拡散モデルによって生成された人工データで、元のデータの統計的・構造的特性を保持しながら制御された変動を導入する。
バリエーション生成
拡散空間内の異なる開始点を使用して元のサンプルの複数のバリエーションを作成するプロセスで、拡張データセットの多様性を豊かにする。
拡散サンプリング
逆拡散過程のサンプリング方法で、DDIMやDPM-Solverなどの戦略を通じて生成される拡張データの品質と多様性を決定する。
ノイズ予測ネットワーク
拡散の各段階で追加されたノイズを予測するように訓練されたニューラルネットワークで、制御されたデータ拡張の生成のための拡散モデルの核を構成する。
拡散軌道
ノイズの多い状態から再構築までの拡散空間におけるデータの経路であり、生成される拡張の性質と品質に直接影響を与える。
拡張データセット生成
拡散モデルを使用して元のデータと合成的バリエーションを組み合わせ、学習性能を向上させる体系的な拡張データセット作成プロセス。
拡散ベース特徴強化
データの全体的な意味的整合性を保ちながら、特定の特徴を改善または修正するための拡散モデルの応用。
制御拡散
特定の制約や条件で拡散プロセスを導き、所望の特性を満たすターゲット拡張を生成する技術。
拡散補間
拡散空間内の2つ以上のデータポイント間の中間サンプルを作成する方法で、段階的かつ制御された拡張を可能にする。
段階的ノイズ付加
拡散プロセスを通じてデータに段階的にノイズを追加する拡張戦略で、ロバストな学習のための微妙な変動から有意な変動までを作成する。
拡散ベース外れ値検出
拡散モデルを使用して境界例や稀な構成を識別・生成し、極端なケースに対するモデルの耐性を向上させる。