PyTorch实现的概率扩散模型：2D数据集实验

本文介绍了一个使用PyTorch实现的最小化概率扩散模型，用于处理二维数据集。作者通过一系列实验，探索了学习率、模型大小、扩散过程长度以及时间步编码等超参数对模型性能的影响。实验结果表明，合适的学习率至关重要，较长的扩散过程能生成更完整的样本，而模型容量并非主要瓶颈。此外，使用正弦嵌入对输入进行编码有助于学习低维问题域中的高频函数。