DiScoFormer: 단일 Transformer로 밀도·스코어 동시 추정, 분포 범용
AI 뉴스 속보: 머신러닝의 핵심 문제 중 하나는 주어진 데이터 포인트들로부터 그 배후의 분포를 복원하는 것입니다. 구체적으로는 두 가지 값을 추정해야 합니다 — 밀도(density)와 스코어(score). 밀도는 히스토그램의 부드러운 버전으로 피크가 데이터 밀집 지점에 대응하고, 스코어는 로그 밀도의 그래디언트로 확률이 가장 빠르게 오르는 방향을 가리킵니다. 확산 생성 모델(Stable Diffusion, DALL-E)은 스코어 방향을 반복적으로 따라가며 무작위 노이즈를 단계적으로 실제 이미지로 변환합니다…