Pooltuvastusega difusioonimudel
Pooltuvastusega difusioonimudel laiendab tõrjumisdifusiooni tõenäosuslikku raamistikku olukordadele, kus ainult murdosa treeningnäidistest sisaldab klassisildistusi. Kombineerides tingimusteta difusioonitausta kergeklassilise klassifikaatoriga, mida treenitakse märgistatud näidetega, õpib mudel genereerima kõrgekvaliteedilisi, sildist tingitud väljundeid, kasutades samal ajal ära ka märgistamata andmete struktuuri.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Generatiivne võistlev võrkSüvaõpe↔ compare
- Poolitatud järelevalvega õppimineMasinõpe↔ compare
- Variational AutoencoderSüvaõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →