ADDP通用表示学习框架与创新进展的探讨
该思维导图概述了ADDP（通用表示学习框架）的研究内容，包括动机、创新点、理论基础、方法论、实验与分析以及结论。强调了现有方法的局限性、像素和VQ token的重要性，并介绍了交替去噪扩散过程和可学习编码器-解码器网络等创新点。在实验中，使用了多个数据集（如ImageNet_1k、COCO、ADE20k）进行无条件生成、分类、检测和分割等任务，结果证明了ADDP在通用表示学习中的有效性和潜力。
源码
# ADDP通用表示学习框架与创新进展的探讨
## 动机
### 现有方法的局限性
#### 性能不足
#### 适应性差
### 像素和VQ token的重要性
#### 像素级别的表达
#### VQ token的高效性
## 创新点
### 交替去噪扩散过程
#### 模型架构
#### 去噪机制
### 通用表示学习
#### 跨任务应用
#### 统一框架
## 理论
### 概率论
#### 概率模型的构建
#### 理论推导
### 信息论
#### 信息量度
#### 有效编码
### 深度学习
#### 神经网络结构
#### 训练方法
## 方法
### VQ编码器_解码器
#### 编码与解码过程
#### 特征提取
### 可学习编码器_解码器网络
#### 自适应学习
#### 网络架构设计
### 证据下界 ELBO 最小化
#### 理论基础
#### 实践应用
### 扩散过程
#### 过程描述
#### 效果优化
## 实验与分析
### 数据集
#### ImageNet_1k
##### 类别丰富性
##### 应用场景
#### COCO
##### 多任务学习
##### 实际应用
#### ADE20k
##### 场景理解
##### 细粒度分割
### 实验结果
#### 无条件生成
##### 生成质量
##### 多样性
#### 分类
##### 精度评估
##### 与现有方法比较
#### 检测
##### 召回率与精确率
##### 混淆矩阵分析
#### 分割
##### 分割质量评估
##### 应用实例
### 消融研究
#### 参数设置影响
##### 超参数选择
##### 影响因素分析
## 结论
### ADDP的有效性
#### 实验结果验证
#### 理论支持
### 通用表示学习的潜力
#### 未来研究方向
#### 实际应用展望
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