智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种变体,能够更好地捕捉长期依赖关系。3.生成对抗网络(GAN)生成对抗网络由生成器和判别器组成,二者相互对抗。生成器生成假数据,判别器判断数据的真假。通过这种对抗过程,生成器能够生成越来越真实的数据,GAN在图像生成、图像修复和风格迁移等领域有广泛应用。4....
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
2.实践与理论相结合:通过实例分析,如纳米材料增强复合材料的特征工程,以及不同回归技术在复合材料数据中的应用,使学员能够将理论知识应用于实际问题解决中。3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。4....
3原理+1揭秘,将Sora拉下神坛
它采用的就是GAN(对抗式生成网络技术),这个可以大幅度的预测和生成下一张图。这个技术的原理,和Diffusion不同,这位画师训练自己的方法是,平时每画下一笔,都和原图对一对,如果自己画的对,就给自己打高分。就这样不断磨练自己的技术。对于GAN,我在2021年就有所接触和运用,一直对它能"借真修假”的本事,念念不忘...
生成式AI在选举中的双刃剑:虚假信息与深度伪造的挑战
深度伪造技术,特别是基于生成对抗网络(GAN)的模型,已在政治领域展现出巨大的影响力。技术发展:深度伪造技术已从简单的图像和视频编辑发展到能够生成逼真的音频和视频内容,这些内容在视觉上难以与真实内容区分。应用案例:例如,阿根廷和斯洛伐克的选举中,候选人被指控使用AI技术攻击对手,通过深度伪造视频和音频误导选民。
AIGC是什么?对艺术设计学、视觉传达设计、数字媒体艺术等专业的影响
AIGC是人工智能技术与内容生成技术的融合,即人工智能生成内容。它通过机器学习、深度学习等技术手段,模拟人类的创作过程,自动生成高质量的内容。①技术基础:AIGC主要依赖于GAN(生成对抗网络)、CLIP(对比语言-图像预训练)、Transformer架构、Diffusion模型、预训练模型以及多模态技术等。
人工智能深度伪造技术的法律风险防控
与传统神经网络模型不同,深度伪造技术主要采用生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)架构,[6](Generator)生成器负责生成逼真的样本数据,而判别器(Discriminator)则负责判断生成的样本数据与真实样本数据的区别,在二者相互对抗的过程中,模型性能和学习能力不断得到提升(www.e993.com)2024年10月23日。
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络 GAN 初探——华泰人工智能...
GAN的核心思想是通过学习真实训练数据,生成“以假乱真”的数据本文关注生成对抗网络GAN及其在量化投资领域的应用。GAN的核心思想是通过学习真实训练数据,生成“以假乱真”的数据。GAN包含判别器D和生成器G两组神经网络,引入博弈的思想,通过交替训练的方式达到纳什均衡。我们训练GAN生成不同市场、不同时间频率的股指收...
万字长文解读GAN:从基本概念、原理到实际应用
1.1GAN的基本概念GAN(GenerativeAdversarialNetworks)从其名字可以看出,是一种生成式的,对抗网络。再具体一点,就是通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型。所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗。生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本。示意图如下...
对抗性攻击的原理简介
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(numericvectors),所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判,这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同,对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候,该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。
《制造想法》:厘清人类与人工智能合作而非对抗的关系
1、通过对抗进行想象。已经在创造性应用程序中得到使用的一种最有趣的人工智能算法叫作“生成对抗网络”(generativeadversarialnetworks,GAN),它通过两种相互对立的网络发挥作用,一种是生成模型,另一种是判别模型。GAN的工作原理与我们在个人层面与集体层面的一个重要主题有关:多重思维以及认知多样性的重要性。