機械学習の基礎および深層学習の応用（画像認識、自然言語処理、生成モデル、深層強化学習等）
拡散モデル（DDPM）の学習における処理として、次の①〜④を正しい順序に並べたものはどれか。①元のデータに段階的にノイズを加えていく前向き過程（拡散過程）を定義する②ある時刻のノイズ付きデータとタイムステップの情報をニューラルネットワークに入力する③ネットワークがそのステップで加えられたノイズを予測する④予測したノイズと実際に加えたノイズとの誤差を用いてパラメータを更新する
- ✓①→②→③→④
- B②→①→③→④
- C①→③→②→④
- D④→①→②→③
解説
拡散モデルではまず前向き過程でデータにノイズを付加する仕組みを定義し、その後ノイズ付きデータとタイムステップをネットワークに入力してノイズを予測させ、予測誤差を用いてパラメータを更新する。この順序が学習の基本手順である。
根拠シラバス項目「生成モデル」