Machine learning

स्कोर-आधारित जनरेटिव मॉडल

एक स्कोर-आधारित जनरेटिव मॉडल, जिसे 2019 में यांग सॉन्ग और स्टीफानो एरमोन द्वारा प्रस्तुत किया गया था और 2021 में स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशन (एसडीई) फ्रेमवर्क में सामान्यीकृत किया गया था, सीधे शोर की भविष्यवाणी करने के बजाय डेटा घनत्व के ग्रेडिएंट - स्कोर - को सीखता है, और इसका उपयोग नए नमूने उत्पन्न करने के लिए करता है। यह गणितीय सामान्यीकरण है जो एक सतत-समय सूत्रीकरण के तहत प्रसार मॉडल को एकीकृत करता है।

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स्रोत

  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

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

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इनमें संदर्भित

ScholarGateScore-Based Generative Model (Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/score-based-diffusion · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026