🎥 بررسی تخصصی ویدیوی
Score-based Diffusion Models | Generative AI Animated


---

مدل‌های انتشار (Diffusion) به یکی از دقیق‌ترین و پیشرفته‌ترین روش‌ها در تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا تبدیل شده‌اند. این ویدیو با زبان انیمیشنی مفاهیم مدل‌های Score-based Diffusion را به‌شکل حرفه‌ای و قابل فهم نمایش می‌دهد 🚀

---

🔍 مهم‌ترین نکات این مدل‌ها:
🧠 فرایند یادگیری با افزودن نویز به داده‌ها و سپس حذف نویز
🎯 کنترل دقیق‌تر نسبت به GAN در تولید محتوا
🖼 کاربرد در تولید تصویر، بازسازی داده، طراحی هوشمند

---

⚙️ مزایا:
✔️ کیفیت بالا در خروجی
✔️ پایداری بهتر نسبت به GAN
✔️ مناسب برای پروژه‌های دقیق و خلاقانه

⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 زمان آموزش زیاد
🔸 نیازمند منابع سخت‌افزاری بالا
🔸 حساس به تنظیمات مدل

---

💡 اگر به Generative AI علاقه‌مند هستی یا پروژه‌ای در زمینه بازسازی تصویر، طراحی صنعتی یا تولید داده مصنوعی داری، این مدل‌ها یک انتخاب آینده‌دار و بسیار کاربردی هستن.
ویدیوی کامل رو از این لینک ببین:
📺 https://www.youtube.com/watch?v=lUljxdkolK8

❌♨️زیرنویس فارسی
---

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #DiffusionModel #ScoreBased #GenerativeAI #مدل_انتشار #OpenAI #AIResearch #پردازش_تصویر #تولید_داده

📡 کانال تخصصی ما:
🔗 https://yangx.top/rss_ai_ir

🚀 پیشرفت بزرگ در الگوریتم‌های گراف: روش جدیدی برای یافتن کوتاه‌ترین مسیرها سریع‌تر از دیکسترا

🧩 محققان دانشگاه‌های Tsinghua، استنفورد و Max Planck موفق به ارائه الگوریتمی قطعی برای مسئله‌ی SSSP (یافتن کوتاه‌ترین مسیر از یک رأس به تمام رأس‌های دیگر) در گراف‌های جهت‌دار با وزن‌های غیرمنفی شده‌اند که از «سد مرتب‌سازی» عبور می‌کند و از دیکسترا سریع‌تر عمل می‌کند.

🔍 ایده کلیدی، ترکیبی از دیکسترا و بلمن-فورد است:

✳️به جای نگه‌داری کامل مجموعه‌ی مرزی مرتب، الگوریتم در صورت بزرگ شدن این مجموعه، چند گام بلمن-فورد را روی رأس‌های آن اجرا می‌کند تا مسیرهای کوتاه سریعاً مشخص شوند.

✳️رأس‌هایی که مسیر طولانی‌تری دارند باید از «نقاط تکیه‌گاه» عبور کنند که تعدادشان به‌مراتب کمتر است.

✳️با روش تقسیم و حل (Divide & Conquer)، مسئله به سطوح کوچک‌تر شکسته می‌شود و پیچیدگی لگاریتمی به یک عامل آهسته‌تر کاهش می‌یابد.


📈 نتیجه: زمانی متناسب با تعداد یال‌ها × یک ضریب لگاریتمی کندتر از دیکسترا، که در عمل سرعت بالاتری به‌ویژه برای کاربردهایی مانند ناوبری، شبکه‌ها و برنامه‌ریزی دارد.

💡 اهمیت کشف:

♻️اثبات اینکه دیکسترا سقف نهایی سرعت نیست.
♻️بهبود قابل‌توجه در حل مسائل مسیرکوتاه در گراف‌های بزرگ.

لینک

#الگوریتم #هوش_مصنوعی #GraphTheory #SSSP #AIResearch
@rss_ai_ir