Machine learning

نموذج الانتشار

نموذج الانتشار هو طريقة تعلم عميق توليدي، قدمها Ho و Jain و Abbeel في عام 2020 (DDPM)، تتعلم إنتاج صور وصوت وهياكل جزيئية عالية الجودة عن طريق عكس عملية تشويش خطوة بخطوة. لقد أزاح إلى حد كبير نماذج GANs باعتبارها أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في النمذجة التوليدية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

المصادر

  1. Ho, J., Jain, A. & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. NeurIPS. link
  2. Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P. & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/diffusion-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateDiffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/diffusion-model · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026