ScholarGate
Asistent
Machine learning

Generativní model založený na skóre

Generativní model založený na skóre, představený Yangem Songem a Stefanem Ermonem v roce 2019 a zobecněný do rámce stochastických diferenciálních rovnic (SDE) v roce 2021, se učí gradient hustoty dat — skóre — namísto přímého predikování šumu a používá jej k generování nových vzorků. Jedná se o matematické zobecnění, které sjednocuje difuzní modely pod formulací v spojitém čase.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Song, Y. & Ermon, S. (2019). Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution. NeurIPS 32, 11895–11907. link
  2. Song, Y. et al. (2021). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ICLR. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/deep-learning/score-based-diffusion

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

Odkazuje sem

ScholarGateScore-Based Generative Model (Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/deep-learning/score-based-diffusion · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026