本文介绍了一个针对有限孔径下逆障碍散射问题的深度学习方法，通过提供与散射模型相关的物理算子给神经网络架构来实现深度学习在逆问题上无需标记数据并且具有学习意识的可能性。DDM 是一种具有解释性特性的物理意识机器学习技术，已从理论上证明其收敛性。数值实验展示了即使入射和观测孔径极其有限，DDM 仍然有效。

本文提出了一种名为DDM的扩散模型，通过分解扩散过程来提高生成效果和速度，同时提出了一个新的DPM训练目标。实验结果表明DDM在更少的函数评估方面优于以前的DPM。

本文提出了DDM扩散模型，简化扩散过程以提高生成效率和速度。同时，提出了新的DPM训练目标，可分别预测噪声和图像成分。DDM比以前的DPM在函数评估方面更优。

本文介绍了一种名为DDM的扩散模型，通过简化扩散过程来提高生成效果和速度。它使用显式转移概率近似图像分布，并通过标准维纳过程控制噪声路径。文章还提出了一个新的DPM训练目标，能够预测噪声和图像成分。实验结果表明，DDM在函数评估方面优于以前的DPM。