ScholarGate
Pembantu
Machine learning

Model Generatif Berasaskan Skor

Model generatif berasaskan skor, yang diperkenalkan oleh Yang Song dan Stefano Ermon pada tahun 2019 dan digeneralisasikan kepada rangka kerja persamaan pembezaan stokastik (SDE) pada tahun 2021, mempelajari kecerunan ketumpatan data — skor — berbanding meramal hingar secara langsung, dan menggunakannya untuk menjana sampel baharu. Ia adalah generalisasi matematik yang menyatukan model resapan di bawah formulasi masa berterusan.

Buka dalam MethodMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  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

Cara memetik halaman ini

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

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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateScore-Based Generative Model (Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/deep-learning/score-based-diffusion · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026