ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แบบจำลองเชิงลึกมีความก้าวหน้าอย่างมาก และแบบจำลองการแพร่กระจายนั้นสะดุดตาเป็นพิเศษ ซึ่งสามารถเอาชนะข้อจำกัดมากมายของแบบจำลองกำเนิดแบบดั้งเดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อเร็ว ๆ นี้ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฮ่องกงจีน มหาวิทยาลัยเวสต์เลค เอ็มไอที และสถาบันอื่นๆ ได้ตีพิมพ์บทความทบทวนในวารสาร IEEE TKDE ซึ่งมีการอภิปรายเชิงลึกเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดของแบบจำลองการแพร่กระจายและการนำไปใช้งานในวงกว้าง เอกสารนี้จะสรุปผลลัพธ์ที่ก้าวหน้าในสาขานี้อย่างเป็นระบบและตั้งตารอแนวโน้มการพัฒนาในอนาคต
มีความก้าวหน้าที่สำคัญในโมเดลเชิงกำเนิดเชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองการแพร่กระจายที่กล่าวถึงข้อจำกัดของแบบจำลองเชิงกำเนิด ภาษาและวรรณคดีจีนฮ่องกง, มหาวิทยาลัยเวสต์เลค, MIT ฯลฯ ตีพิมพ์รายงานทบทวนเกี่ยวกับ IEEE TKDE เพื่อหารือเกี่ยวกับความคืบหน้าและการประยุกต์ใช้แบบจำลองการแพร่กระจายในเชิงลึก เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การกลั่นกรองความรู้ วิธีการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง และแบบจำลองก่อนการฝึกอบรมแบบเร่งด่วน ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองการแพร่กระจาย โมเดลการแพร่กระจายไม่เพียงแต่นำไปใช้กับการสร้างภาพได้สำเร็จเท่านั้น แต่ยังสามารถแปลงข้อความให้เป็นภาพและใช้ฟังก์ชันการแก้ไข ซึ่งแสดงให้เห็นถึงโอกาสในการประยุกต์ทางเทคนิคที่มีประสิทธิภาพความก้าวหน้าของเทคโนโลยีโมเดลการแพร่กระจายได้นำความเป็นไปได้ใหม่ๆ มาสู่สาขาปัญญาประดิษฐ์ และการประยุกต์ใช้ในการสร้างภาพและการแปลงข้อความเป็นรูปภาพได้นำโอกาสการพัฒนาครั้งใหญ่มาสู่ทุกสาขาอาชีพ ในอนาคต ด้วยการปรับปรุงและพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง โมเดลการแพร่กระจายจะมีบทบาทสำคัญในสาขาต่างๆ มากขึ้น และส่งเสริมความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์