Напівконтрольована дифузійна модель
Напівконтрольована дифузійна модель розширює ймовірнісний фреймворк дифузії для видалення шуму на сценарії, де лише частина навчальних вибірок має мітки класів. Поєднуючи безумовний дифузійний каркас із легковажним класифікатором, навченим на маркованих прикладах, вона навчається генерувати високоякісні вихідні дані, обумовлені мітками, водночас використовуючи структуру в немаркованих даних.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Diffusion Model for Generative Learning with Partial Labels. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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-змагальна мережаГлибоке навчання↔ compare
- Напівкероване навчанняМашинне навчання↔ compare
- Варіаційний автокодувальникГлибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →