Puolivalvottu diffuusiomalli
Puolivalvottu diffuusiomalli laajentaa kohinanpoisto-diffuusion todennäköisyyskehikkoa asetelmiin, joissa vain murto-osa harjoitusnäytteistä sisältää luokkamerkintöjä. Yhdistämällä ehdottoman diffuusiotaustan kevyen luokittelijan kanssa, joka on harjoitettu merkityillä esimerkeillä, se oppii tuottamaan korkealaatuisia, luokkamerkinnällä ehdollistettuja tulosteita hyödyntäen samalla edelleen merkitsemättömän datan rakennetta.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.
- Generatiivinen kilpaileva verkkoSyväoppiminen↔ compare
- Puoliohjattu oppiminenKoneoppiminen↔ compare
- Variational AutoencoderSyväoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →