ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Multilingual Diffusion Model

En Multilingual Diffusion Model anpassar det probabilistiska ramverket för brusreducering (denoising diffusion probabilistic framework) för att fungera över flera språk, vilket möjliggör korsspråklig textgenerering, översättning och språkoberoende innehållssyntes. Genom att villkoras på flerspråkiga representationer lär sig diffusionsprocessen ett delat latent rum som spänner över språkliga gränser, vilket ger högkvalitativa resultat för både språk med låga och höga resurser.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  1. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link
  2. Gong, S., Li, M., Feng, J., Wu, Z., & Kong, L. (2023). DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models. International Conference on Learning Representations (ICLR). link

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/deep-learning/multilingual-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.

Compare side by side
ScholarGateMultilingual Diffusion Model (Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/deep-learning/multilingual-diffusion-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026