Learningfor_all's profile picture. Egyptian Interested in Deep Learning.

khalid ali

@Learningfor_all

Egyptian Interested in Deep Learning.

Przypięty

كتبت بعض المحاضرات عن الاحتمالات والرابط للفولدر الاول drive.google.com/drive/folders/… الفولدر الثاني رابطه هو drive.google.com/drive/folders/…


👇 مهم

Our MIT class “6.S184: Introduction to Flow Matching and Diffusion Models” is now available on YouTube! We teach state-of-the-art generative AI algorithms for images, videos, proteins, etc. together with the mathematical tools to understand them. diffusion.csail.mit.edu (1/4)

peholderrieth's tweet image. Our MIT class “6.S184: Introduction to Flow Matching and Diffusion Models” is now available on YouTube!

We teach state-of-the-art generative AI algorithms for images, videos, proteins, etc. together with the mathematical tools to understand them.

diffusion.csail.mit.edu

(1/4)


عدم وضوح الهدف مزعج لصاحبه.لأن الحيرة مرهقة.


ال gradient descent بيحاول يوصل للنقطة اللي بتخلي الخطأ أقل مايكون أو الدقة أفضل مايكون.أو بنقول إنه حصل Convergence وبالتالي هو مسار بتمشي فيه عشان توصل لهذه النقطة من خلال السير في هذا الفضاء زي مسيرة الإنسان بالحياة عشان يوصل لنقطة أو لمرحلة يشعر عندها إنه حصل Convergence


Langevin dynamics from statistical mechanics هي طريقة من أحد فروع الفيزياء وبيتم إستخدامها لوصف الحركة العشوائية أو ال Random walk اللي بيتم توجيهها ناحية المناطق ذات الإحتمالية العالية فى الفراغ.وتم إستخدامها فى ال Diffusion models. Thanks Prof. Keenan

Even though Newton's laws are deterministic, the behavior of many interacting bodies is so chaotic that it looks essentially "random." Statistical mechanics effectively says: why bother with all those complex trajectories? Just go ahead and replace them with truly random motion.



حلو جداً

We often think of an "equilibrium" as something standing still, like a scale in perfect balance. But many equilibria are dynamic, like a flowing river which is never changing—yet never standing still. These dynamic equilibria are nicely described by so-called "detailed balance"



Loading...

Something went wrong.


Something went wrong.