अर्ध-पर्यवेक्षित डिफ्यूजन मॉडल
एक अर्ध-पर्यवेक्षित डिफ्यूजन मॉडल डिनोइजिंग डिफ्यूजन प्रोबेबिलिस्टिक फ्रेमवर्क को उन सेटिंग्स तक विस्तारित करता है जहां प्रशिक्षण नमूनों का केवल एक अंश वर्ग लेबल रखता है। एक हल्के क्लासिफायर के साथ एक बिना शर्त डिफ्यूजन बैकबोन को जोड़कर, जिसे लेबल किए गए उदाहरणों पर प्रशिक्षित किया जाता है, यह उच्च-गुणवत्ता वाले, लेबल-कंडीशन्ड आउटपुट उत्पन्न करना सीखता है, जबकि अभी भी बिना लेबल वाले डेटा में संरचना का फायदा उठाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-diffusion-model
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