نموذج الانتشار شبه المُشرف
يمتد نموذج الانتشار شبه المُشرف (semi-supervised diffusion model) إطار عمل الاحتمالات الانتشارية لإزالة التشويش (denoising diffusion probabilistic framework) إلى إعدادات تكون فيها نسبة ضئيلة فقط من عينات التدريب تحمل تسميات فئوية. من خلال الجمع بين عمود فقري للانتشار غير المشروط (unconditional diffusion backbone) ومصنف خفيف الوزن مُدرّب على أمثلة مُعنونة، يتعلم النموذج توليد مخرجات عالية الجودة ومشروطة بالتسمية، مع الاستفادة من البنية الموجودة في البيانات غير المُعنونة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Sohl-Dickstein, J., Weiss, E., Maheswaranathan, N., & Ganguli, S. (2015). Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), 2256–2265. link ↗
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/semi-supervised-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.
- شبكة الخصومة التوليديةالتعلم العميق↔ compare
- التعلم شبه المُشرفتعلم الآلة↔ compare
- المشفّر التلقائي التباينيالتعلم العميق↔ compare