拡散モデル：どのように拡散するのでしょうか？

「拡散モデル：なぜ広まる？そのメカニズムとは？」

ジェネレーティブAIのコアプロセスを理解する

拡散モデル

機械学習における「拡散モデル」という名前は、拡散過程という統計的な概念から派生しました。

それはどのような統計的概念ですか？

自然科学では、拡散とは粒子が時間の経過とともに高濃度の領域から低濃度の領域に広がるプロセスであり、しばしば物理学や数学の拡散方程式によって説明されます。

反応拡散はその極めて良い例です。

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反応拡散

反応拡散は非常に複雑なプロセスです。数学的な論理を読みたい場合は、RDマスターのカール・シムズのウェブサイトを訪れることができます。

反応拡散チュートリアル

グレイ・スコット反応拡散モデルのイラスト付きチュートリアル。

www.karlsims.com

まずは簡単な類似性から始めましょう：

反応拡散システムは、特に化学物質について話しているときに物事がどのように変化し移動するかを記述する方法です。紙の上にいくつかの異なる絵の具があると想像してみてください。それらが混ざり合って新しい色を作り出す、それが「反応」の部分です。絵の具の斑点はただ1か所に留まるだけではなく、広がって混ざり合います。それが「拡散」の部分です。

したがって、これらのシステムは、これらのプロセスがどのように起こるか、化学物質が互いに反応して新しいものを作り出し、どのように移動または広がるかを示す一連のルールです。

これにより、動物の皮膚に模様が形成される方法、環境中での汚染の拡散、物質が反応し移動するときに生じる他の多くの状況など、自然界でさまざまな現象を記述することができます！

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