Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,هوش مصنوعی , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 23 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 11 pages, 6 figures, plus appendix, some content overlap with arXiv:2402.03305
توضیحات به فارسی
ارسال شده 23 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 11 صفحه ، 6 شکل ، به علاوه پیوست ، برخی از محتوا با Arxiv همپوشانی دارند: 2402.03305
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
Diffusion models are capable of generating photo-realistic images that combine elements which likely do not appear together in the training set, demonstrating the ability to compositionally generalize. Nonetheless, the precise mechanism of compositionality and how it is acquired through training remains elusive. Inspired by cognitive neuroscientific approaches, we consider a highly reduced setting to examine whether and when diffusion models learn semantically meaningful and factorized representations of composable features. We performed extensive controlled experiments on conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) trained to generate various forms of 2D Gaussian data. We found that the models learn factorized but not fully continuous manifold representations for encoding continuous features of variation underlying the data. With such representations, models demonstrate superior feature compositionality but limited ability to interpolate over unseen values of a given feature. Our experimental results further demonstrate that diffusion models can attain compositionality with few compositional examples, suggesting a more efficient way to train DDPMs. Finally, we connect manifold formation in diffusion models to percolation theory in physics, offering insight into the sudden onset of factorized representation learning. Our thorough toy experiments thus contribute a deeper understanding of how diffusion models capture compositional structure in data.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های انتشار قادر به تولید تصاویر واقع گرایانه عکس هستند که عناصری را ترکیب می کنند که احتمالاً در مجموعه آموزش با هم ظاهر نمی شوند و توانایی تعمیم ترکیب را نشان می دهند.با این وجود ، مکانیسم دقیق ترکیب و نحوه دستیابی به آن از طریق آموزش گریزان است.با الهام از رویکردهای علوم اعصاب شناختی ، ما یک تنظیم بسیار کاهش یافته را در نظر می گیریم تا بررسی کنیم که آیا مدل های انتشار و چه زمانی بازنمایی های معنادار و فاکتور از ویژگی های ترکیب را می آموزند.ما آزمایش های کنترل شده گسترده ای در مورد مدل های احتمالی انتشار مشروط (DDPM) آموزش داده شده برای تولید اشکال مختلف داده های گاوسی 2D انجام دادیم.ما دریافتیم که مدل ها بازنمایی های مانیفولد کاملاً فاکتور اما کاملاً مداوم را برای رمزگذاری ویژگی های مداوم تغییرات اساسی در زیر داده ها می آموزند.با چنین بازنمایی ، مدل ها ترکیب ویژگی های برتر را نشان می دهند اما توانایی محدودی در درون مقادیر غیب یک ویژگی خاص را نشان می دهند.نتایج تجربی ما بیشتر نشان می دهد که مدل های انتشار می توانند با چند نمونه ترکیبی به ترکیبات دست یابند ، و این روش کارآمدتر برای آموزش DDPM ها را نشان می دهد.سرانجام ، ما شکل گیری مانیفولد را در مدلهای انتشار به نظریه نفوذ در فیزیک متصل می کنیم و بینش در شروع ناگهانی یادگیری بازنمایی فاکتور شده ارائه می دهیم.بنابراین آزمایش های کامل اسباب بازی ما به درک عمیق تری از چگونگی ضبط ساختار ترکیبی در داده ها کمک می کند.
📚 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.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
