Полуавтономная диффузионная модель
Полуавтономная диффузионная модель расширяет вероятностную диффузионную модель шумоподавления на случаи, когда метки классов имеются лишь для части обучающих выборок. Комбинируя безусловный диффузионный каркас с легковесным классификатором, обученным на размеченных примерах, модель учится генерировать высококачественные выходные данные с условием на класс, при этом используя структуру в неразмеченных данных.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Генеративно-состязательная сетьГлубокое обучение↔ compare
- Обучение с частичной разметкойМашинное обучение↔ compare
- Вариационный автокодировщикГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →