مدل انتشار نیمهنظارتشده
یک مدل انتشار نیمهنظارتشده، چارچوب احتمالی انتشار رفع نویز را به تنظیماتی تعمیم میدهد که در آن تنها کسری از نمونههای آموزشی دارای برچسب کلاس هستند. با ترکیب یک ستون فقرات انتشار غیرشرطی با یک طبقهبند سبکوزن که بر روی نمونههای برچسبدار آموزش دیده است، یاد میگیرد خروجیهای با کیفیت بالا و شرطیشده با برچسب تولید کند، در حالی که همچنان از ساختار دادههای بدون برچسب بهره میبرد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.
- شبکه مولد تخاصمییادگیری عمیق↔ compare
- یادگیری نیمهنظارتشدهیادگیری ماشین↔ compare
- Variational Autoencoderیادگیری عمیق↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →