স্ব-পর্যবেক্ষিত ডিফিউশন মডেল
একটি স্ব-পর্যবেক্ষিত ডিফিউশন মডেল, ডিনয়েজিং ডিফিউশন প্রোবাবিলিস্টিক মডেলগুলির পুনরাবৃত্তিমূলক নয়েজ-এবং-ডিনয়েজ জেনারেটিভ প্রক্রিয়াকে একটি স্ব-পর্যবেক্ষিত উপস্থাপনা শেখার উদ্দেশ্যের সাথে যুক্ত করে — যেমন কনট্রাস্টিভ বা মাস্কড প্রেডিকশন লস — যাতে মডেলটি একই সাথে বাস্তবসম্মত ডেটা তৈরি করতে এবং কোনও লেবেলযুক্ত উদাহরণ ছাড়াই অর্থপূর্ণ উপস্থাপনা তৈরি করতে শেখে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
- Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), 119, 1597–1607. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/self-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.
Compare side by side →যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →