स्व-पर्यवेक्षित प्रसार मॉडल
एक स्व-पर्यवेक्षित प्रसार मॉडल, विप्रसारण संभाव्य मॉडल की पुनरावृत्तीय शोर-और-विशोरण जनरेटिव प्रक्रिया को एक स्व-पर्यवेक्षित प्रतिनिधित्व सीखने के उद्देश्य — जैसे कि विरोधाभासी या मास्क्ड प्रेडिक्शन लॉस — के साथ जोड़ता है, ताकि मॉडल एक साथ यथार्थवादी डेटा उत्पन्न करना और बिना किसी लेबल वाले उदाहरणों के अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व उत्पन्न करना सीख सके।
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स्रोत
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/self-supervised-diffusion-model
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