Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師あり拡散モデル
自己教師あり拡散モデルは、ノイズ除去拡散確率モデルの反復的なノイズ付加・ノイズ除去生成プロセスと、対照学習やマスク予測損失などの自己教師あり表現学習目的を組み合わせたものです。これにより、モデルはラベル付きの例を一切使用せずに、現実的なデータを生成すると同時に、意味的に有意義な表現を学習します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-diffusion-model
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