« Apprentissage par retour unifié » : différence entre les versions
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L'apprentissage par retour unifié désigne un cadre unifié, universel et efficace qui utilise l'apprentissage par retour pour améliorer les modèles de diffusion de manière complète et il s'agit d'une solution applicable à différents modèles de diffusion. Il peut être utilisé dans divers secteurs, tels que les soins de santé ou la finance, où une amélioration stable de la diffusion est essentielle pour une représentation précise des données et des processus de prise de décision. | |||
Voir aussi '''[[modèle de diffusion]]''' | |||
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''The Unified Feedback Learning (UniFL) is a unified, univeral and efficient framework using feedback learning to enhance diffusion models comprehensivly and it is a solution applicable to various diffusion models. It can be used it diverse sectors, such as healthcare or finance where stable diffusion enhancement is critical for accurate data representation and decision-making processes.'' | |||
== Source == | == Source == | ||
[https:// | [https://teachingresources.stanford.edu/resources/feedback-from-generative-ai/ Source : IT Teaching Resources, Stanford] | ||
[https://huggingface.co/papers/2404.05595 Source : huggingface] | |||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 30 septembre 2024 à 16:33
Définition
L'apprentissage par retour unifié désigne un cadre unifié, universel et efficace qui utilise l'apprentissage par retour pour améliorer les modèles de diffusion de manière complète et il s'agit d'une solution applicable à différents modèles de diffusion. Il peut être utilisé dans divers secteurs, tels que les soins de santé ou la finance, où une amélioration stable de la diffusion est essentielle pour une représentation précise des données et des processus de prise de décision.
Voir aussi modèle de diffusion
Français
apprentissage par retour unifié
Anglais
unified feedback learning
UniFL
The Unified Feedback Learning (UniFL) is a unified, univeral and efficient framework using feedback learning to enhance diffusion models comprehensivly and it is a solution applicable to various diffusion models. It can be used it diverse sectors, such as healthcare or finance where stable diffusion enhancement is critical for accurate data representation and decision-making processes.
Source
