Machine learningDeep learning / NLP / CV
מודל דיפוזיה סמי-מפוקח
מודל דיפוזיה סמי-מפוקח מרחיב את מסגרת ההסתברות הדיפוזיונית להסרת רעש למצבים שבהם רק חלק מדגימות האימון נושאות תוויות מחלקה. על ידי שילוב גב-כוח דיפוזיוני לא-מותנה עם מסווג קל-משקל שאומן על דוגמאות מתויגות, הוא לומד ליצור פלטים באיכות גבוהה, מותנים-בתווית, תוך ניצול המבנה בנתונים לא מתויגים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/semi-supervised-diffusion-model
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- רשת יריבות יוצרת (Generative Adversarial Network)למידה עמוקה↔ השוואה
- למידה מונחית-למחצהלמידת מכונה↔ השוואה
- מפענח אוטומטי וריאציונילמידה עמוקה↔ השוואה