Генеративная модель на основе градиента (score-based)
Генеративная модель на основе градиента, представленная Ян Сонгом и Стефано Эрмоном в 2019 году и обобщенная до фреймворка стохастических дифференциальных уравнений (СДУ) в 2021 году, изучает градиент плотности данных — градиент (score) — вместо прямого предсказания шума, и использует его для генерации новых выборок. Это математическое обобщение, которое объединяет диффузионные модели в рамках непрерывно-временной формулировки.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Капсульная сетьГлубокое обучение↔ compare
- Глубокое обучение с подкреплениемГлубокое обучение↔ compare
- Нейронные ОДУ (Neural ODE)Глубокое обучение↔ compare
- Анализ главных компонентМашинное обучение↔ compare
- Вариационный автокодировщикГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →