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论文标题： Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
发表会议/年份： ICML 2015.
作者团队： Jascha Sohl-Dickstein (Stanford/Google) 等
核心关键词： Diffusion Process, Non-equilibrium Thermodynamics, Langevin Dynamics
一句话总结： 本文是扩散模型的开山之作，首次提出了通过“逐步破坏数据结构”再“学习逆向恢复过程”来进行生成建模的思想，从物理学的非平衡热力学中汲取了灵感。