人工知能における stable diffusion

人工知能における stable diffusion の仕組みは、原理的には物理や化学の stable diffusion と同じです。つまり、物質が材料を通り抜ける際に、その濃度が時間の経過とともに一定に保たれるプロセスです。

人工知能では、stable diffusion を用いることで、ニューラルネットワークの学習を効率化することができます。例えば、ニューラルネットワークでは、重みパラメータを最適化することで、入力データを出力データにマッピングするように学習させます。しかし、重みパラメータを過剰に最適化すると、過学習（overfitting）を起こしてしまい、未知のデータに対して汎化能力が低下することがあります。そこで、stable diffusion を用いることで、重みパラメータを一定の範囲内で保つことで、過学習を防ぎ、汎化能力を高めることができます。