Samonadzirani difuzioni model
Samonadzirani difuzioni model spaja iterativni generativni proces dodavanja i uklanjanja šuma modela difuzionog verovatnoće sa ciljem učenja samonadziranih reprezentacija — kao što je kontrastivni gubitak ili gubitak predviđanja maskiranog — tako da model istovremeno uči da generiše realistične podatke i da proizvodi semantički smislene reprezentacije bez ikakvih označenih primera.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Self-supervised Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/deep-learning/self-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.
- Generativna suparnička mrežaDuboko učenje↔ compare
- Varijacioni autoenkoderDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →