Machine learningDeep learning / NLP / CV

מודל דיפוזיה עם למידה עצמית

מודל דיפוזיה עם למידה עצמית משלב את תהליך היצירה האיטרטיבי של הוספת רעש והסרתו במודלי דיפוזיה הסתברותיים עם מטרה של למידת ייצוגים בלמידה עצמית — כגון פונקציית הפסד ניגודית או חיזוי ממוסך — כך שהמודל לומד בו-זמנית ליצור נתונים ריאליסטיים ולהפיק ייצוגים בעלי משמעות סמנטית ללא כל דוגמאות מתויגות.

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. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link
  2. Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), 119, 1597–1607. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/self-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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateSelf-supervised Diffusion Model (Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/self-supervised-diffusion-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026