ترجمه فارسی مقاله مسائل معکوس با مدل‌های انتشار: از دیدگاه تخمین MAP

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Inverse Problems with Diffusion Models: A MAP Estimation Perspective
عنوان مقاله به فارسی مسائل معکوس با مدل‌های انتشار: از دیدگاه تخمین MAP
نویسندگان Sai Bharath Chandra Gutha, Ricardo Vinuesa, Hossein Azizpour
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 16
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 18 September, 2024; v1 submitted 27 July, 2024; originally announced July 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 27 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 640,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Inverse problems have many applications in science and engineering. In Computer vision, several image restoration tasks such as inpainting, deblurring, and super-resolution can be formally modeled as inverse problems. Recently, methods have been developed for solving inverse problems that only leverage a pre-trained unconditional diffusion model and do not require additional task-specific training. In such methods, however, the inherent intractability of determining the conditional score function during the reverse diffusion process poses a real challenge, leaving the methods to settle with an approximation instead, which affects their performance in practice. Here, we propose a MAP estimation framework to model the reverse conditional generation process of a continuous time diffusion model as an optimization process of the underlying MAP objective, whose gradient term is tractable. In theory, the proposed framework can be applied to solve general inverse problems using gradient-based optimization methods. However, given the highly non-convex nature of the loss objective, finding a perfect gradient-based optimization algorithm can be quite challenging, nevertheless, our framework offers several potential research directions. We use our proposed formulation to develop empirically effective algorithms for image restoration. We validate our proposed algorithms with extensive experiments over multiple datasets across several restoration tasks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مشکلات معکوس کاربردهای زیادی در علم و مهندسی دارد.در دید رایانه ، چندین وظیفه ترمیم تصویر مانند تزریق ، دفع و فوق العاده با وضوح می تواند به طور رسمی به عنوان مشکلات معکوس مدل سازی شود.به تازگی ، روش هایی برای حل مشکلات معکوس ایجاد شده است که فقط از یک مدل انتشار بدون شرط از قبل آموزش دیده استفاده می کنند و نیازی به آموزش خاص کار ندارند.با این حال ، در چنین روشهایی ، نفوذ پذیری ذاتی در تعیین عملکرد نمره شرطی در طی فرآیند انتشار معکوس ، یک چالش واقعی را ایجاد می کند ، و به جای آن ، روش هایی را برای حل و فصل با تقریب به جای می گذارد که این امر بر عملکرد آنها در عمل تأثیر می گذارد.در اینجا ، ما یک چارچوب تخمین نقشه را برای مدل سازی فرآیند تولید مشروط معکوس از یک مدل انتشار زمان مداوم به عنوان یک فرآیند بهینه سازی هدف نقشه اساسی ، ارائه می دهیم ، که اصطلاح شیب آن قابل ردیابی است.از نظر تئوری ، چارچوب پیشنهادی می تواند برای حل مشکلات معکوس عمومی با استفاده از روشهای بهینه سازی مبتنی بر شیب اعمال شود.با این حال ، با توجه به ماهیت بسیار غیر متناوب هدف از دست دادن ، یافتن یک الگوریتم بهینه سازی کامل مبتنی بر شیب می تواند کاملاً چالش برانگیز باشد ، با این وجود ، چارچوب ما چندین جهت تحقیقات بالقوه ارائه می دهد.ما از فرمولاسیون پیشنهادی خود برای توسعه الگوریتم های تجربی مؤثر برای ترمیم تصویر استفاده می کنیم.ما الگوریتم های پیشنهادی خود را با آزمایش های گسترده در مورد چندین مجموعه داده در چندین کار ترمیم تأیید می کنیم.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.