قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
نموذج الانتشار لإزالة الضوضاء
هندسة توليدية حيث تتلف البيانات تدريجياً بإضافة ضوضاء غاوسية، ثم تُستعاد بتعلم عكس عملية الانتشار هذه. تتفوق هذه النماذج في توليد صور عالية الجودة عن طريق إزالة الضوضاء بشكل متكرر من عينات عشوائية.
المشي العشوائي الانتشارية
نموذج رياضي يصف تطور البيانات في الفضاء الكامن عن طريق التراكم المتتالي لزيادات غاوسية عشوائية. تسمح هذه الصيغة بتوصيف تحليلي لعملية التلف وخصائصها الإحصائية.
إزالة الضوضاء التكرارية
إجراء توليدي يطبق خطوات إزالة الضوضاء بشكل متتابع على أفق زمني معكوس لإعادة بناء البيانات من الضوضاء الأولية. كل تكرار يحسن تدريجياً جودة العينة المولدة عن طريق إزالة جزء من الضوضاء المتبقية.
الحد الأدنى للتغير
هدف تبايني يتم تحسينه أثناء تدريب نماذج الانتشار، مما يضمن حداً أدنى على لوغاريتم احتمالية البيانات. تسمح هذه الصيغة بتقدير مستقر وفعال لمعلمات عملية الانتشار العكسي.
إعادة أخذ عينات لانجفان
تقنية أخذ عينات تعتمد على ديناميكيات لانجفان باستخدام تقديرات الدرجة لاستكشاف توزيع البيانات المستهدف. تشكل هذه الطريقة الأساس النظري لعملية إزالة الضوضاء في نماذج الانتشار الحديثة.