第9回: 拡散と凝縮: 熱力学との融合（理解度チェック）

ノイズを加え、戻す

Q1. Forward Process

拡散モデルのForward Processの役割はどれか。

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Q2. 閉形式解の前提

拡散過程の状態を閉形式で書けることが、学習時の直接サンプリングを可能にする。この性質について、最も適切な説明はどれか。

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Q3. Reverse Process

Reverse Processでモデルが学ぶものとして、適切な説明はどれか。

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Q4. スコア関数

スコア関数 ${\mathrm{\nabla }}_{\mathbf{x}}\log p(\mathbf{x})$ の幾何学的な意味はどれか。

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確率微分方程式（Stochastic Differential Equation、SDE）・常微分方程式（Ordinary Differential Equation、ODE）・サンプリング

Q5. 確率フローODE（Ordinary Differential Equation、常微分方程式）

確率フローODE（Ordinary Differential Equation、常微分方程式）の特徴として正しいものはどれか。

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Q6. Langevin動力学

Langevin動力学によるスコアベースのサンプリングは、何を組み合わせるか。

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Q7. Flow Matching

Flow Matchingが与える共通の見方はどれか。

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Q8. 球面拡散

球面上に正規化した表現へ、ユークリッド空間の拡散過程をそのまま適用したところ、ノルムがずれた。このときの判断として、最も適切なものはどれか。

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