Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial

我们提供了一门关于扩散模型和流匹配的入门课程，旨在面向没有扩散经验的技术人员。我们试图尽可能简化数学细节（有时采用启发式方法），同时保留足够的精度来推导正确的算法。

本论文旨在为机器学习领域的技术人员提供一门关于扩散模型和流匹配的入门课程，试图简化数学细节并保留足够的精度以推导正确的算法。

论文提出了一种新的解决方案，即将扩散过程建模为流匹配问题，并使用图神经网络来处理流匹配问题。这种方法比传统的扩散模型更加灵活和准确。

论文使用了多个数据集进行实验，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，该方法在多个任务上都取得了优异的结果。此外，论文还提供了开源代码和进一步研究的建议。

最近的相关研究包括：'Diffusion maps and coarse-graining: A unified framework for dimensionality reduction, graph partitioning, and data set parameterization'，'Graph matching networks for learning the similarity of graph structured objects'，'Learning to propagate labels: Transductive propagation network for few-shot learning'等。