“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
如果仔细观察生成器和鉴别器网络,会发现生成器网络是一个倒置的ConvNet,从压平的向量开始,然后图像被放大,直到它们与训练数据集中的图像具有相似的大小。三:深度卷积GANs(DCGANs)在2014年的原始GAN论文中,使用多层感知器(MLP)网络构建了生成器和鉴别器网络。然而,从那时起,已经证明卷积层能够增强鉴别器的预测能力...
Npj Comput. Mater.: 生成式对抗神经网络:逆向设计金属玻璃
来自香港城市大学机械工程系的杨勇教授团队最近提出了一种结合无监督型的生成式对抗神经网络和监督型的提升树的深度学习框架,可用于复杂成分块体金属玻璃的逆向设计。该团队系统的研究了各种不同的数据描述符以及已有的实验数据对于生成式对抗神经网络有效性的影响。发现人们普遍采用的半经验式数据描述符并不能广泛适用于...
The Innovation | 解锁药物晶型之谜:机器学习加速有机晶体结构预测
有机晶体结构条件生成对抗网络(OCGAN)考虑输入分子的结构特征,有条件地从习得空间生成潜在晶体结构。与此同时,带有注意力机制的分子图卷积网络(MolGAT)用于预测室温下稳定晶体结构的密度。预测的密度成为潜在晶体结构筛选和排名的基准,形成了推荐的晶体结构排序图。随后,通过上市药物的晶体结构数据集验证了DeepCSP快速预测...
一文了解生成式AI视频
1.生成式对抗网络GANGenerativeadversarialnetworks顾名思义,GAN包括一个生成器和一个判别器。生成器就像一个画家,根据文字描述尽力画出真实般的图像,而判别器就像一个鉴定师,努力分辨哪些画是真实的哪些是生成器画的。两者不断竞争,生成器变得越来越擅长画出逼真图像,判别器变得越来越聪明分辨真伪,最终实现较为...
基于生成式AI的AI相机简易设计方案
文章结构:一、用户群体1.一般用户女性,不了解AI生成技术,不会使用,对于繁琐操作不了解,没有系统学习过摄影技术的用户(绝大部分女性)。产品核心,简单,可视化,比起繁琐的操作,越简单这类用户使用的可能性就越大,越是视觉化的展示,该类用户的操作可能性就越大。
循迹网络:深度造假与新闻真实体制
这是因为,深度伪造应用“生成对抗网络”(GenerativeAdversarialNets,简称GAN)这种算法模型,它由一组对抗性的神经网络组成,是目前为止最成功的生成模型之一(林懿伦等,2018)(www.e993.com)2024年7月13日。深度伪造之所以难被肉眼看出或被检测出来,就是因为其算法本身就包含了“伪造”和“检测”的二元对立逻辑。
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
产生模型学习输入数据的模式和结构,然后产生与训练数据相似但具有一定程度新颖性的新内容,而不仅仅是分类或预测数据。用于处理生成式人工智能的最突出框架包括生成对抗网络和基于转换器的生成式预训练模型。Gartner在6中给出了生成人工智能的定义:从模型中人工制品的表示中学习并生成具有类似特征的新人工制品的...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs):GANs由一个生成器和一个判别器组成,两者互相博弈以提高生成内容的质量。GANs在图像生成方面取得了显著成果,也被尝试应用于其他类型的媒体内容生成。transformer-based模型:不仅限于自回归方式,基于Transformer的结构也可以通过调整训练目标和策略实现内容生成,例如...
纺织界的“千丝万缕”,万事利用AIGC怎么编织?
如今,通过大模型、扩散模型在生成领域资源加持,万事利实现通过卷积神经网络模型直接生成到生成对抗网络的应用,在扩散模型的基础上进行fine-tune微调后,加速训练垂直于行业数据本身的艺术花型模型。在应用像素预测时,AI通过像素格的概率论进行图形生成,将创作的方式从结构性变为创造性。当AI学会图形基本能力的时候,...
自动驾驶最新的技术栈有哪些?
为了处理动态场景的变化,他们将专家混合(MoE)编码到门控网络中。例如,在停车场有不同的行为,如倒车驶出、驶出和K形转弯、平行停车第二次尝试、倒车和驶出、倒车平行停车和垂直驶出等。在图7所示的解码器中,有一个两阶段的结构,即由一个简单的回归器生成初始轨迹,然后由具有"多模态不确定性"估计的长期预测...