特斯联研发突破:基于图掩码建模的Graph Transformer生成对抗网络...
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发布最新研究成果,提出了一种全新的GraphTransformer生成对抗网络(GraphTransformerGenerativeAdversarialNetwork,简称GTGAN),用于解决具有图约束的建筑布局生成任务。该研究成果在公域及私域空间的布局规划及设计等领域拥有广泛的应用前景,已被人工智能领域顶级学术...
ECCV 2024 | 探索离散Token视觉生成中的自适应推理策略
受到这一现象的启发,我们的核心思路是在策略网络学习的同时,动态更新奖励函数以防止策略网络过拟合,让二者“相互对抗,共同进步”。这种思想自然地让我们联想到生成对抗网络(GAN)的想法,因此,我们提出了一个对抗奖励模型,该模型类似于GAN中的判别器,以生成样本为真实图片的概率作为奖励。当策略网络学习最大化奖...
每日数码科普之四:AI生成图片与视频 从科幻到现实
生成对抗网络(GAN):GAN由IanGoodfellow在2014年提出,成为了AI生成图片和视频的核心技术之一。生成器负责生成新的图片或视频片段,而鉴别器则负责区分这些生成内容与真实内容。通过不断的训练,生成器能够生成越来越逼真的图像和视频。扩散模型(DiffusionModels):另一种新兴的技术是扩散模型,它在AI生成图片中得到...
“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
一:什么是生成式对抗网络(GAN)?GANs是由IanGoodfellow和其他蒙特利尔大学的研究人员,包括YoshuaBengio,在2014年6月的论文《生成对抗网络》中介绍的一种新型神经网络架构。GANs最显著的特点是它们能够创建超现实主义的图像、视频、音乐和文本。GANs有能力从训练图像中学习特征,并利用这些学到的模式想象出它们自己的...
Transformer神经网络:GPT等AI大模型的基石
Transformer模型基于自注意力机制,摒弃了传统的RNN和CNN结构,在自然语言处理任务中取得了显著的成果,一定程度上是GPT的重要基石。这篇文章里,作者就对Transformer神经网络做了解读,一起来看一下。上文介绍了生成对抗网络(GAN)的基础概念,今天我们来介绍Transformer神经网络。
生成对抗网络(GAN):“左右互搏”的卷王
生成对抗网络(GAN)的基本原理是通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的相互对抗来进行学习(www.e993.com)2024年10月23日。生成器试图生成尽可能真实的数据以欺骗判别器,而判别器则试图尽可能准确地区分出真实数据和生成数据。生成器的工作流程:接收一个随机的噪声,通过这个噪声生成数据。这个过程可以被看作是从一个潜在空...
我学者解决生成对抗网络的模式崩溃问题
记者从中国科学技术大学获悉,该校九韶团队研究了模式崩溃发生的根本机理,基于数学理论分析提出了一种新方法定量检测和解决生成对抗网络(GANs)中的模式崩溃问题。该成果日前发表于国际学术期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》。生成对抗网络(GAN),是广泛使用的生成模型。其通过学习真实样本的分布,被用于合成复杂逼真的数据...
中国科大在生成对抗网络的模式崩溃机理研究取得重要突破
中国科学技术大学九韶团队研究了模式崩溃发生的根本机理,基于数学理论分析提出了一种新方法定量检测和解决生成对抗网络(GANs)中的模式崩溃问题。该成果以“DynGAN:SolvingModeCollapseinGANswithDynamicClustering”为题发表在国际知名学术期刊IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。
人机协同中基于事实与价值的强化学习+对抗生成网络思考
客观的说,GAN和强化学习是两种不同的学习方式,但在某些场景下也可以结合使用。例如,在生成对抗网络中,可以使用强化学习来训练判别器网络,使其对不同类型的样本具有更好的区分能力。此外,GAN也可以用于强化学习中,例如通过生成器网络生成增强样本来扩展强化学习的经验池。下面是一个例子,展示了如何将GAN与强化学习相结...
谷歌携手 UC 伯克利抛出王炸 IGN:要取代扩散模型,可单步生成逼真...
IT之家11月14日消息,谷歌近日携手加州大学伯克利分校(UCBerkeley),研发出了可取代扩散模型(DiffusionModels)的全新生成式AI方法--幂等生成网络(IGN)。包括生成对抗网络(GAN)、扩散模型(DiffusionModels)和今年3月OpenAI发布的一致性模型(ConsistencyModels)在内,当前主流生成式AI模型都是随机噪点...