AnoDDPM: Anomaly Detection with Denoising Diffusion Probabilistic Models using Simplex Noise
生成模型已被证明可以通过建模正常数据来提供强大的异常检测机制，这些数据随后可以用作异常评分的基线。DDPMs在样本质量和模式覆盖方面已经成为生成建模的最新方法，能够从复杂的数据分布中生成样本，相比于生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAEs)相比具有更好的模式覆盖。
DDPM
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