Polu-nadgledani difuzijski model
Polu-nadgledani difuzijski model proširuje okvir denoiZing difuzijskih vjerojatnosti na postavke gdje samo djelić uzoraka za treniranje nosi oznake klase. Kombiniranjem bezuvjetnog difuzijskog okvira s laganim klasifikatorom obučenim na označenim primjerima, uči generirati visokokvalitetne izlaze uvjetovane oznakama, istovremeno iskorištavajući strukturu u neoznačenim podacima.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/semi-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.
- Generativna suparnička mrežaDuboko učenje↔ compare
- Polunadzorirano učenjeStrojno učenje↔ compare
- Varijacijski autoenkoderDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →