Alexandre Galashov

Questo metodo combina modelli di diffusione e GAN per generare campioni di dati di alta qualità in modo efficace.

Un nuovo approccio aiuta le reti neurali ad imparare da dati in movimento senza dimenticare le conoscenze passate.