ScholarGate
עוזר
Machine learning

מודל יצירה מבוסס-ציון

מודל יצירה מבוסס-ציון, שהוצג על ידי Yang Song ו-Stefano Ermon בשנת 2019 והוכלל למסגרת משוואות דיפרנציאליות סטוכסטיות (SDE) בשנת 2021, לומד את הגרדיאנט של צפיפות הנתונים — הציון — במקום לחזות רעש ישירות, ומשתמש בו ליצירת דגימות חדשות. זוהי ההכללה המתמטית המאחדת מודלי דיפוזיה תחת ניסוח בזמן רציף.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Song, Y. & Ermon, S. (2019). Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution. NeurIPS 32, 11895–11907. link
  2. Song, Y. et al. (2021). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ICLR. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/score-based-diffusion

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateScore-Based Generative Model (Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/score-based-diffusion · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026