Selbstüberwachtes Diffusionsmodell
Ein selbstüberwachtes Diffusionsmodell koppelt den iterativen Rausch- und Entrauschungs-Generierungsprozess von Denoising Diffusion Probabilistic Models mit einem selbstüberwachten Repräsentationslernziel – wie z. B. einem kontrastiven oder Masked-Prediction-Verlust –, sodass das Modell gleichzeitig lernt, realistische Daten zu generieren und semantisch bedeutungsvolle Repräsentationen ohne beschriftete Beispiele zu erzeugen.
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Quellen
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/self-supervised-diffusion-model
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