Semi-supervised Diffusion Model
একটি সেমি-সুপারভাইজড ডিফিউশন মডেল ডিনয়েজিং ডিফিউশন প্রোবাবিলিস্টিক ফ্রেমওয়ার্ককে এমন পরিস্থিতিতে প্রসারিত করে যেখানে প্রশিক্ষণের নমুনার একটি ভগ্নাংশ মাত্র শ্রেণী লেবেল বহন করে। লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলির উপর প্রশিক্ষিত একটি হালকা ওজনের ক্লাসিফায়ারের সাথে একটি আনকন্ডিশনাল ডিফিউশন ব্যাকবোনকে একত্রিত করে, এটি লেবেলবিহীন ডেটাতে কাঠামোর সুবিধা গ্রহণ করার সময় উচ্চ-মানের, লেবেল-কন্ডিশনড আউটপুট 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
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
- ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →