ScholarGate
Asistent
Machine learning

Генеративни модел заснован на скору

Генеративни модел заснован на скору, који су 2019. увели Yang Song и Stefano Ermon, а 2021. генерализовали у оквир стохастичких диференцијалних једначина (SDE), учи градијент густине података — скор — уместо да директно предвиђа шум, и користи га за генерисање нових узорака. То је математичка генерализација која обједињује дифузне моделе под формулацијом у континуираном времену.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 1). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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

Citirana u

ScholarGateScore-Based Generative Model (Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/deep-learning/score-based-diffusion · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026