为什么扩散概率模型里的去噪过程必须要高斯分布假设呢，直接按照公式减去噪声得到x_{t-1}不行吗？
2024-12-24 阅读 53
在扩散概率模型中，通常假设噪声是高斯分布的原因是因为高斯分布具有许多有益的性质，使得在实际应用中更容易处理和计算。
首先，高斯分布是最常见的连续概率分布之一，具有对称性和单峰性，这使得处理起来更加简单和直观。其次，许多实际现象可以通过中心极限定理近似为高斯分布，这使得高斯分布在建模噪声时具有很好的适用性。
另外，高斯分布的数学性质也使得在推导和计算中更加方便。在扩散概率模型中，通常会使用卡尔曼滤波等方法来估计状态变量，而卡尔曼滤波假设系统噪声和测量噪声都是高斯分布，这样可以简化滤波器的设计和计算过程。
虽然直接按照公式减去噪声得到$x_{t-1}$也是一种方法，但是如果噪声不是高斯分布，可能会导致模型的性能下降或者无法收敛。因此，为了简化计算和保证模型的准确性，扩散概率模型通常会假设噪声是高斯分布。
更新于 2024年12月24日
