Machine learning

ডিফিউশন মডেল

একটি ডিফিউশন মডেল হলো একটি জেনারেটিভ ডিপ-লার্নিং পদ্ধতি, যা ২০২০ সালে Ho, Jain এবং Abbeel (DDPM) কর্তৃক প্রবর্তিত হয়। এটি ধাপে ধাপে নয়েজ (noise) যুক্ত করার প্রক্রিয়াকে বিপরীতমুখী করে উচ্চ-মানের ছবি, অডিও এবং আণবিক কাঠামো তৈরি করতে শেখে। এটি জেনারেটিভ মডেলিং-এর বর্তমান অত্যাধুনিক পদ্ধতি হিসেবে GAN-কে অনেকাংশে প্রতিস্থাপিত করেছে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

+1 more

উৎস

  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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateDiffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/deep-learning/diffusion-model · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026