一文聊聊自动驾驶中的行人轨迹预测
生成式对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种无监督学习的深度学习模型,主要结构由两部分组成:生成器,用于学习数据的分布并生成相似的数据。鉴别器,计算来自真实数据的可能性,并将其分类为真实或虚假。GAN通过生成器和鉴别器的相互博弈来达到使网络相互学习的目的。在行人轨迹预测中加入GAN网络,可以解决...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
8.生成对抗网络GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-GAN由两个网络组成:生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如,它们可以用来生成非常逼真的假照片。9.专家系统ExpertSystems-专家系统是AI的早期形式,模拟人类专家的决策能力,用于解决特定问题。例如,医疗诊断系统就是一种专家系统。10.数...
AI赋能药物发现加速!巨头抢滩,最新技术、国内玩家布局盘点
在新药设计中,广泛使用的深度生成模型包括基于循环神经网络(RNN)的生成模型、变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)等。利用生成模型设计分子的过程具有高度的随机性,生成的分子在结构上呈现千变万化,质量也参差不齐。强化学习可以通过微调模型参数进行有针对性的优化,使生成的分子具备特定的药物分子特性。这种结合生成...
...统一模型|向量|算法|宇宙|高维|模态|原理|视频生成模型_网易订阅
与ChatGPT的技术原理很相似,Sora模型技术栈也是先将视频数据“基本粒子”化。A、文字语言基本粒子“Token化”B、视频数据基本粒子“spacetimepatches化”与ChatGPT采用TokenEmbedding方法以实现文本数据相似,Sora模型将视频数据压缩至一个低维的潜空间(LatentSpace),再将这些压缩后的数据细分为时空碎片(Spacetime...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
机器学习中常见的生成模型有贝叶斯分类器,高斯混合模型,隐马尔可夫模型,受限玻尔兹曼机,生成对抗网络等。典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
:深度学习可以进行蛋白质功能注释和预测,识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等(www.e993.com)2024年8月6日。这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。蛋白质优化和筛选:深度学习可以用于优化和筛选设计出的蛋白质。通过神经网络和生成对抗网络的应用,可以提高蛋白质的稳定性、可溶性和活性,以满足特定的设计要求。
CV最新论文|11月10日 arXiv更新论文合集
生成对抗网络的新型特征提取器L-WaveBlock:ANovelFeatureExtractorLeveragingWaveletsforGenerativeAdversarialNetworks摘要:生成对抗网络(GAN)在深度学习领域崭露头角,有助于从随机噪声中生成真实数据。GAN的有效性通常取决于特征提取的质量,这是其架构的一个关键方面。本文介绍了L-WaveBlock,这...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
DBQN网络结构如图5所示。网络的输入层由智能体的信念状态向量和完全可观测向量构成,而以往的DQN输入由MDP中的状态表述,DBQN通过在输入中添加信念状态以寻找最优策略,这使DBQN具有可有效应对POMDP场景的能力,并且在Tiger与RockSample两款游戏中都获得优于DQN的效果。
Heliyon:新药研发,AI入场 | Cell Press论文精选
1.生成模型深度分子生成模型能够快速探索大化学空间,包括通过合并现有化合物部分生成的新结构。通过使用遗传算法或粒子群优化,生成对抗网络能够生成具有期望性质的合成化合物或分子,并通过从学习的概率分布中进行采样来学习训练数据的概率分布并生成新的化学结构。化学指纹、SMILES、分子图、三维结构以及其他分子表示可以用于...
皮卡智能推出字体生成算法,利用对抗生成网络GAN来排列视觉上相似...
皮卡智能就是在基于生成对抗网络和风格迁移的方法,在GAN模型中新增了一个字体风格特征提取器,通过该特征提取器能让生成器生成任意风格的字体。无论是什么字体,只需要给定皮卡智能字体GAN模型一定数量的字体图片(把字体本身和风格解耦,模拟出来用户的笔锋、书写速度力度甚至倾斜度等,抽象出来371种影响因子并给用户的输入...