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巧解「數據稀缺」問題!清華開源GPD:用擴散模型生成神經網絡參數

巧解「數據稀缺」問題!清華開源GPD:用擴散模型生成神經網絡參數

清華大學電子工程系城市科學與計算研究中心最近提出了一種新的時空少樣本學習方法,旨在解決城市計算中廣泛存在的數據稀缺性問題。該方法利用了利用擴散模型來生成神經網絡參數,將時空少樣本學習轉換為擴散模型的預訓練問題,可根據prompt(提示)生成定制的神經網絡,從而適應不同數據分布和城市特征。