نموذج الانتشار

نماذج الانتشار، والمعروفة أيضًا باسم نماذج الانتشار الاحتمالية أو النماذج التوليدية القائمة على النتائج هي فئة من النماذج التوليدية ذات المتغيرات الكامنة في التعلم الآلي. يتكون نموذج الانتشار من ثلاثة مكونات رئيسية: العملية الأمامية، والعملية العكسية، وإجراء أخذ العينات.  الهدف من نماذج الانتشار هو تعلم  لمجموعة بيانات مُعينة، بحيث يُمكن للعملية إنشاء عناصر جديدة يتم توزيعها بشكل مُشابه لمجموعة البيانات الأصلية. يُصمم نموذج الانتشار البيانات على أنها مولدة بواسطة عملية انتشار، حيث تُجري البيانات الجديدة عملية انتقال عشوائية مع الانجراف عبر مساحة جميع البيانات المُمكنة.  يمكن أخذ عينات من نموذج الانتشار المُدرب بطرق عديدة، بكفاءة وجودة مُختلفة.

 انظر أيضًا 
 سلسلة ماركوف

 قراءة إضافية 







 Guidance: a cheat code for diffusion models. Overview of classifier guidance and classifier-free guidance, light on mathematical details.

 مراجع 

تصنيف:نماذج ماركوف