BSc: DiffusionModels
Диффузионнные модели
- Квалификация выпускника: бакалавр
- Направление подготовки: 09.03.01 - “Информатика и вычислительная техника”
- Направленность (профиль) образовательной программы: Математические основы ИИ
- Программу разработал(а): Ветров Д. П.
1. Краткая характеристика дисциплины
Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области машинного обучения, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают математические модели, учатся интерпретировать полученные математические результаты при решении задач в области профессиональной деятельности и осуществлять научные исследования и разработки в области машинного обучения.
2. Перечень планируемых результатов обучения
- Целью освоения дисциплины является ознакомление студентов с базовыми и расширенными инструментами для вывода и обучения сложным вероятностным моделям с участием глубоких нейронных сетей, таким как вероятностные глубокие генеративные модели и байесовские нейронные сети.
- Задачами дисциплины являются изучение математических моделей, их применения и модификации для решения задач в профессиональной области.
Общая характеристика результата обучения по дисциплине
- Знания: сформированы систематические знания о необходимых строительных блоках для построения новых вероятностных моделей, подходящих для желаемых задач; знания о различных методах приближенного вывода и обучения вероятностных моделей; знания об основных методах генерации выборки из ненормированного вероятностного распределения.
- Умения: сформированы умения работать с современными вероятностными модификациями моделей глубокого обучения; эффективно реализовывать данные методы на компьютере в ходе научных исследований или решения задачи в области прикладной математики и информатики; строить вероятностные модели, учитывающие структуру прикладной задачи машинного обучения.
- Навыки (владения): сформировано владение навыком применения математического аппарата к исследуемым математическим моделям.
3. Структура и содержание дисциплины
| № п/п |
Наименование раздела дисциплины |
Содержание дисциплины по темам |
| 1. | Диффузионные модели с гауссовским шумом | Построение генеративных моделей через оценку скор-функции. Связь с вариационным авто-кодировщиком и вариационным байесовским выводом в модели с иерархическими латентными переменными.
|
| 2. | Ускорение и обобщение диффузионных моделей | Модели с обучаемыми интеграторами. Дистилляция диффузионных моделей.
|
4. Методические и оценочные материалы
Задания для практических занятий:
| № п/п |
Наименование раздела дисциплины (модуля) |
Перечень рассматриваемых тем (вопросов) |
| 1. | Диффузионные модели с гауссовским шумом | Построение диффузионной модели с предсказанием шума и с предсказанием объекта для решения задачи генерации изображений.
|
| 2. | Ускорение и обобщение диффузионных моделей | Построение модели совмещения потоков для решения задачи генерации и для построения моста между распределениями. |
Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:
| № п/п |
Наименование раздела дисциплины |
Форма текущего контроля | Материалы текущего контроля |
| 1. | Диффузионные модели с гауссовским шумом | Проверка выполнения домашнего практического задания | Построение диффузионной модели с предсказанием шума и с предсказанием объекта для решения задачи генерации изображений.
|
| 2. | Ускорение и обобщение диффузионных моделей | Проверка выполнения домашнего практического задания | Построение модели совмещения потоков для решения задачи генерации и для построения моста между распределениями. |
Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:
| № п/п |
Наименование раздела дисциплины |
Вопросы |
| 1. | Диффузионные модели с гауссовским шумом | Модель обучения скор-функции
|
| 2. | Ускорение и обобщение диффузионных моделей | Модели с обучаемыми интеграторами. Способы введения функции потерь для этих моделей.
|
Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:
1. Модель обучения скор-функции
2. Диффузионная модель как частный случай вариационного авто-кодировщика
3. Вывод прямого и обратного стохастического дифференциального уравнения для диффузионной модели
4. Обуславливание диффузионных моделей
5. Модели с обучаемыми интеграторами. Способы введения функции потерь для этих моделей.
6. Модели совмещения потоков и их связь с диффузионными моделями.
7. Построение мостов между распределениями с помощью диффузионных и потоковых моделей.
Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины
Список основной литературы:
Song Y., Ermon S. Generative modeling by estimating gradients of the data distribution. NeurIPS-2019. https://arxiv.org/pdf/1907.05600.pdf
Ho J., Jain A., Abbeel P. Denoising Diffusion Probabilistic Models. https://arxiv.org/abs/2006.11239
Song Y., Dhariwal P., Chen M., Sutskever I. Consistency Models. ICML-2023. https://arxiv.org/pdf/2303.01469.pdf
Lipman Y., Chen R.T.Q., Ben-Hamu H., Nickel M., Le M. Flow Matching for Generative Modeling. https://arxiv.org/pdf/2210.02747.pdf
Okhotin A., Molchanov D., Arkhipkin V., Bartosh G., Oganesyan V., Alanov A., Vetrov D. Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models. NeurIPS-2023. https://arxiv.org/pdf/2302.05259.pdf
Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Вид учебных занятий/деятельности |
Деятельность обучающегося |
| Самостоятельная работа | Прочное усвоение и долговременное закрепление учебного материала невозможно без продуманной самостоятельной работы. Такая работа требует от студента значительных усилий, творчества и высокой организованности. В ходе самостоятельной работы студенты выполняют следующие задачи: дорабатывают лекции, изучают рекомендованную литературу, готовятся к практическим занятиям, к коллоквиуму, контрольным работам по отдельным темам дисциплины. При этом эффективность учебной деятельности студента во многом зависит от того, как он распорядился выделенным для самостоятельной работы бюджетом времени.
Результатом самостоятельной работы является прочное усвоение материалов по предмету согласно программе дисциплины. В итоге этой работы формируются профессиональные умения и компетенции, развивается творческий подход к решению возникших в ходе учебной деятельности проблемных задач, появляется самостоятельности мышления. |
| Лекция | Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. |
| Практическое (семинарское) занятие | При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
При самостоятельном решении задач нужно обосновывать каждый этап решения, исходя из теоретических положений курса. Если студент видит несколько путей решения проблемы (задачи), то нужно сравнить их и выбрать самый рациональный. Полезно до начала вычислений составить краткий план решения проблемы (задачи). Решение проблемных задач или примеров следует излагать подробно, вычисления располагать в строгом порядке, отделяя вспомогательные вычисления от основных. Решения при необходимости нужно сопровождать комментариями, схемами, чертежами и рисунками. Следует помнить, что решение каждой учебной задачи должно доводиться до окончательного логического ответа, которого требует условие, и по возможности с выводом. Полученный ответ следует проверить способами, вытекающими из существа данной задачи. Полезно также (если возможно) решать несколькими способами и сравнить полученные результаты. Решение задач данного типа нужно продолжать до приобретения твердых навыков в их решении. При подготовке к семинарским занятиям следует использовать основную литературу из представленного списка, а также руководствоваться приведенными указаниями и рекомендациями. Для наиболее глубокого освоения дисциплины рекомендуется изучать литературу, обозначенную как «дополнительная» в представленном списке. |
| Устный/письменный опрос | Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части. |
| Подготовка к промежуточной аттестации | При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.
Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю. |
| Практические (домашние) занятия | При самостоятельном решении практических домашних заданий нужно обосновывать каждый этап решения, исходя из теоретических положений курса. Если студент видит несколько путей решения проблемы (задачи), то нужно сравнить их и выбрать самый рациональный. Полезно до начала вычислений составить краткий план решения проблемы (задачи).
Решение проблемных задач или примеров следует излагать подробно, вычисления располагать в строгом порядке, отделяя вспомогательные вычисления от основных. Решения при необходимости нужно сопровождать комментариями, схемами, чертежами и рисунками. Следует помнить, что решение каждой учебной задачи должно доводиться до окончательного логического ответа, которого требует условие, и по возможности с выводом. Полученный ответ следует проверить способами, вытекающими из существа данной задачи. Полезно также (если возможно) решать несколькими способами и сравнить полученные результаты. Решение задач данного типа нужно продолжать до приобретения твердых навыков в их решении. Задача — это цель, заданная в определенных условиях, решение задачи — процесс достижения поставленной цели, поиск необходимых для этого средств. Алгоритм решения задач: 1. Внимательно прочитайте условие задания и уясните основной вопрос, представьте процессы и явления, описанные в условии. 2. Повторно прочтите условие для того, чтобы чётко представить основной вопрос, проблему, цель решения, заданные величины, опираясь на которые можно вести поиски решения. 3. Произведите краткую запись условия задания. 4. Если необходимо составьте таблицу, схему, рисунок или чертёж. 5. Определите метод решения задания, составьте план решения. 6. Запишите основные понятия, формулы, описывающие процессы, предложенные заданной системой. 7. Найдите решение в общем виде, выразив искомые величины через заданные. 9. Проверьте правильность решения задания. 10. Произведите оценку реальности полученного решения. 11. Запишите ответ. |
| Самостоятельная работа | Прочное усвоение и долговременное закрепление учебного материала невозможно без продуманной самостоятельной работы. Такая работа требует от студента значительных усилий, творчества и высокой организованности. В ходе самостоятельной работы студенты выполняют следующие задачи: дорабатывают лекции, изучают рекомендованную литературу, готовятся к практическим занятиям, к коллоквиуму, контрольным работам по отдельным темам дисциплины. При этом эффективность учебной деятельности студента во многом зависит от того, как он распорядился выделенным для самостоятельной работы бюджетом времени.
Результатом самостоятельной работы является прочное усвоение материалов по предмету согласно программе дисциплины. В итоге этой работы формируются профессиональные умения и компетенции, развивается творческий подход к решению возникших в ходе учебной деятельности проблемных задач, появляется самостоятельности мышления.
|
Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции |
| Используемые методы обучения:
словесные, наглядные, практические, метод контрольных вопросов.
|