Meetodi tõendite kirje
Semi-supervised Diffusion Model
A semi-supervised diffusion model extends the denoising diffusion probabilistic framework to settings where only a fraction of training samples carry class labels. By combining an unconditional diffusion backbone with a lightweight classifier trained on labeled examples, it learns to generate high-quality, label-conditioned outputs while still exploiting the structure in unlabeled data.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / deep-learning
- 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. · URL
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.