彌散模型英文解釋翻譯、彌散模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 dispersion model

分詞翻譯：

彌散的英語翻譯：

【醫】 diffuse; diffusion; dispersion; effuse

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

專業解析

彌散模型（Diffusion Model）是一種基于概率生成框架的機器學習方法，其英文對應術語為"Diffusion Probabilistic Model"。該模型通過模拟數據在時間維度上的擴散過程，逐步将隨機噪聲轉化為目标數據分布，常用于圖像生成、語音合成等領域。

從技術機制來看，彌散模型包含正向擴散（forward diffusion）和逆向去噪（reverse denoising）兩個核心階段。正向擴散通過馬爾可夫鍊逐步對原始數據添加高斯噪聲，直至數據完全變為隨機噪聲，其數學表達為： $$ q(xt|x{t-1}) = mathcal{N}(x_t;sqrt{1-betat}x{t-1},beta_tmathbf{I}) $$ 逆向過程則通過神經網絡學習如何逐步去除噪聲，重構原始數據分布。這一特性使其在圖像生成質量上超越傳統GAN模型，2020年OpenAI的研究顯示，彌散模型在ImageNet數據集上取得了當時最優的FID評分。

該模型在醫學影像分析領域展現出獨特價值，例如斯坦福大學團隊成功将其應用于MRI圖像重建，通過可控的去噪過程生成高分辨率影像。其優勢在于：穩定的訓練過程、明确的概率解釋性，以及生成樣本的多樣性。當前研究前沿聚焦于加速采樣速度，Google Brain團隊提出的DDIM方法可将推理步驟縮減至50步以内。

網絡擴展解釋

“彌散”指物質（如煙霧、氣味）在空間中逐漸擴散或消散的過程。但“彌散模型”這一術語在常規學術或技術領域中并不常見，可能存在以下兩種推測方向：

物理/化學中的擴散模型
若指物質擴散的數學模型，可能與菲克定律（Fick's Law）相關，用于描述濃度梯度下的擴散過程，公式為：
$$ J = -D frac{partial phi}{partial x} $$
其中(J)為擴散通量，(D)為擴散系數，(phi)為濃度。
生成模型中的“擴散模型”
若為術語混淆（如“彌散”與“擴散”），可能指近年來人工智能領域的擴散模型（Diffusion Models），其通過逐步添加和去除噪聲生成數據，常用于圖像合成。核心思想是模拟數據在時間維度上的擴散與逆過程。

由于當前搜索結果未明确提及“彌散模型”，建議進一步核實術語準确性或提供更多上下文。若需了解上述推測方向的細節，可參考物理學擴散理論或深度學習中的擴散模型研究。