必知!5大AI生成模型

本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍,分析不同生成模型的原理差异及联系:VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)、AR(自回归模型如Transformer)、Flow(流模型)和Diffusion(扩散模型)。VAE(变分自编码器)VAE是在自编码器的基础上,融合了变分推断和贝叶斯理论,旨在学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。

AI产品经理必知的100个专业术语

它由编码器和解码器组成,编码器将输入映射到低维空间,解码器再将其重构回原始形式。27、生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)GAN由生成器和判别器两部分组成,通过对抗训练生成器学会生成逼真样本,而判别器学会区分真伪。28、TransformerTransformer是一种使用自注意力机制的模型,用于处理序列数据。它...

「安般科技」汪毅:自动化模糊测试可提供有效的质量安全保障

A:一般情况用户会使用TensorFlow、PyTorch或其他开源AI框架做一个自己的AI模型,我们基于用户的模型会发送一系列处理过的样本数据来检测模型的判断的成功性,在此过程中也会生成一些对抗样本来攻击模型,找出哪些模型能够因此生成不正确的结论,我们也能监测出哪些神经元是容易被人攻击的,哪些是需要被调试和优化的,并生成相...

【收藏】全网最详细的AI大事记!

1961年,莱昂纳德·莫里克(LeonardMerrickUhr)和查尔斯·沃斯勒(CharlesMVossler)发表了题目为《APatternRecognitionProgramThatGenerates,EvaluatesandAdjustsitsOwnOperators(生成、评估和调整其自身算子的模式识别程序)》的模式识别论文,描述了一种利用机器学习或自组织过程设计的模式识别程序的尝试。19...

青年博士Nature,Science双发,植物领域迎来史上“翻天覆地”的变化!

2.2生成对抗网络GAN在基因组学中的应用举例实操内容1.Linux操作系统1.1常用的Linux命令1.2Vim编辑器1.3基因组数据文件管理,修改文件权限1.4查看探索基因组区域2.Python语言基础2.1.Python包安装和环境搭建2.2.常见的数据结构和数据类型第二天基因组学基础1.基因组数据库2.表观基因组3.转录...

性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展

对于一大批样本,作者将样本平均分配给多个trainer,每个trainer都有一份相同的策略模型(www.e993.com)2024年11月13日。每个trainer使用自己的副本计算梯度,并在每次训练迭代结束时同步梯度,更新最终策略模型。Trainerworkers使用PyTorch分布式数据并行(DistributedDataParallel,DDP)作为后端,与trainer进行通信并同步梯度。此外,在某些情况...

云从科技: 2023年度向特定对象发行A股股票募集说明书(申报稿...

担股票依法发行后因本公司经营与收益变化或者股票价格变动引致的投资风险。云从科技集团股份有限公司????????????????2023??年度向特定对象发行??A??股股票募集说明书????????????????????????????????重大事项提示...

今日Paper | 医学图像中的深度学习;元强化学习;深度神经网络的...

作者的实验表明,MUSICMATINEE可以仅使用目标域中的数十首歌曲就快速适应新域。其表明,DAWSON可以通过MNIST数据集中的四个样本来学习生成新的数字。作者在PyTorch和Tensorflow中发布了DAWSON的源代码实现,生成了两种流派的音乐样本和闪电视频。具有多尺度特征抽象的部分标记数据集的多器官分割论文名称:Multi-organSeg...

IBM推出开源工具帮AI抵御对抗性样本攻击:DNN开发者的福音

对抗健壮性工具箱的首个版本支持基于Tensorflow和Keras实现的深度神经网络，接下拉的版本将支持其他流行框架，如PyTorch或MXNet。目前，这个开源工具主要改善了视觉识别系统的对抗健壮性，未来的版本将适用于其他数据模式，例如语音、文本或时间序列。IBM研究团队希望，对抗健壮性工具箱项目能够促进深度神经网络对抗...

不到200 行代码,教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络(GAN)

为此,本文将以深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGAN,DCGAN)为例,介绍如何基于Keras2.0框架,以Tensorflow为后端,在200行代码内搭建一个真实可用的GAN模型,并以该模型为基础自动生成MNIST手写体数字。判别器判别器的作用是判断一个模型生成的图像和真实图像比,有多逼真。它的基本结构就是如下...