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人工智能完整词典
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随机变换
对数据应用渐进随机变换的数学过程，允许在潜在空间中概率分布之间的受控转换。
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评分模型
学习预测对数概率势场梯度的神经网络架构，用于反转随机扩散过程。
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反向扩散过程
学习迭代去噪数据的回归阶段，使用估计的评分梯度从噪声中重建原始样本。
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福克-普朗克方程
描述扩散过程中概率密度时间演化的偏微分方程，直接将随机微分方程与分布动力学联系起来。
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奥恩斯坦-乌伦贝克过程
具有均值回归特性的平稳随机过程，在扩散模型中基本用于控制噪声添加和去除的动态。
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扩散率
控制每个时间步添加噪声强度的标量参数，决定随机变换的速度和稳定性。
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连续马尔可夫链
未来状态仅依赖于当前状态的连续时间随机过程，为微分扩散模型提供数学基础。
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评分函数
概率密度对数相对于数据的梯度，指向高密度区域并指导生成模型中的噪声解构。
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连续扩散时间
在[0,1]范围内归一化的正实数参数，表示随机过程的连续演化，允许统一的微分公式化。
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估计得分梯度
通过神经网络计算的似然对数梯度的数值近似，在复杂分布中替代无法获得的解析梯度。
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