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Pika聯(lián)創(chuàng)參與新研究：Diffusion能搶GPT的活了！成功挑戰(zhàn)自回歸文本范式

自回歸模型和擴(kuò)散模型的“專長”并不同，如果讓后者去挑戰(zhàn)前者所擅長的部分，會(huì)得到怎樣的結(jié)果？不妨來看看本文的分享。

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Diffusion GPT Pika

AI人工智能

深度學(xué)習(xí)模型——Diffusion | 擴(kuò)散模型

在訓(xùn)練Diffusion模型時(shí)，我們可以遵循怎樣的階段？這篇文章里，作者圍繞訓(xùn)練Diffusion的過程、應(yīng)用Diffusion模型階段等內(nèi)容做了梳理和講解，不妨來看一下。

AI思·享@蓉77

Diffusion UNet 擴(kuò)散模型

巧解「數(shù)據(jù)稀缺」問題！清華開源GPD：用擴(kuò)散模型生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

清華大學(xué)電子工程系城市科學(xué)與計(jì)算研究中心最近提出了一種新的時(shí)空少樣本學(xué)習(xí)方法，旨在解決城市計(jì)算中廣泛存在的數(shù)據(jù)稀缺性問題。該方法利用了利用擴(kuò)散模型來生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，將時(shí)空少樣本學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換為擴(kuò)散模型的預(yù)訓(xùn)練問題，可根據(jù)prompt（提示）生成定制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而適應(yīng)不同數(shù)據(jù)分布和城市特征。