ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Mitmekeelne difusioonimudel

Mitmekeelne difusioonimudel kohandab denoising difusioonitõenäosuslikku raamistikku töötama mitmes keeles, võimaldades keelteülest tekstipõlvkonda, tõlkimist ja keeletut sisusünteesi. Mitmekeelsetele representatsioonidele tingimisel õpib difusiooniprotsess jagatud latentse ruumi, mis ületab keelepiire, tootes kõrge kvaliteediga väljundeid nii väheste kui ka paljude ressurssidega keelte jaoks.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link
  2. Gong, S., Li, M., Feng, J., Wu, Z., & Kong, L. (2023). DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models. International Conference on Learning Representations (ICLR). link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/deep-learning/multilingual-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
ScholarGateMultilingual Diffusion Model (Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/deep-learning/multilingual-diffusion-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026