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Generative
深度学习算法
深度学习文章目录深度学习机器学习基础计算机视觉:基础补充:计算机视觉图片分类算法目标检测算法语义分割生成式(
Generative
)视觉追踪(目标追踪)人体姿态识别光学字符识别(OCR-OpticalCharacterRecognition
丿丶柠檬
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2023-06-09 22:49
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by
Generative
Pre-Training》(2018)
论文总结以下是我阅读完整篇论文做的个人总结,基本包含了ChatGPT1设计的完整框架思路,可以仅看【论文总结】章节。在GPT1实现的核心架构中,包含两个阶段。第一阶段在第一阶段基于一个包含7000本书籍内容的海量未标注文本数据集进行无监督预训练,该阶段引入了一种Transformer模型的变形,GPT1增加了Transformer模型的中间层,并调整了部分模型结构和参数。第二阶段在第二阶段,实验组
响尾大菜鸟
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2023-06-08 13:46
深度学习
人工智能
机器学习
chatgpt
GIRAFFE:Representing Scenes as Compositional
Generative
Neural Feature Fields
article:http://arxiv.org/abs/2011.12100(CVPR2021(oral))code:https://github.com/giraffe-fsharp/Giraffewriter:MichaelNiemeyer,AndreasGeiger1摘要深度生成模型可以在高分辨率下进行逼真的图像合成。但对于许多应用来说,这还不够:内容创作还需要做到可控。GRAF加入了形状
游不动的鱼-learning
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2023-06-08 00:44
nerf
计算机视觉
人工智能
深度学习
3d
Generative
AI 新世界 | 大型语言模型(LLMs)概述
在上一篇《GenerativeAI新世界:文本生成领域论文解读》中,我带领大家一起梳理了文本生成领域(TextGeneration)的主要几篇论文:InstructGPT,RLHF,PPO,GPT-3,以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题:大型语言模型(LargeLanguageModels,或简写为LLMs)。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源
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2023-06-07 22:27
六一专辑:迎接面向未来的
Generative
AI 新世界
本期插播:写给小朋友的六一专辑。专辑选择了目前炙手可热的AIGC三大领域:AI对话、AI画图、AI编程,并提供完整的场景演示和完整代码,这三个场景演示都是可以自己复现。本文作者黄浩文亚马逊云科技资深开发者布道师激发我写出这个专辑的灵感,来自于我的大女儿U,她今年13岁。一个偶然机会,她在iPad上第一次接触了某个AI大模型,并开始对话,从此一发不可收,她不但常常把自己的日常感悟和学习上的问题和AI
亚马逊云开发者
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2023-06-07 08:03
人工智能
Generative
AI 新世界 | 大型语言模型(LLMs)概述
在上一篇《GenerativeAI新世界:文本生成领域论文解读》中,我带领大家一起梳理了文本生成领域(TextGeneration)的主要几篇论文:InstructGPT,RLHF,PPO,GPT-3,以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题:大型语言模型(LargeLanguageModels,或简写为LLMs)。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源
亚马逊云开发者
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2023-06-07 08:03
人工智能
语言模型
深度学习
Generative
AI 新世界:大型语言模型(LLMs)概述
在上一篇《GenerativeAI新世界:文本生成领域论文解读》中,我带领大家一起梳理了文本生成领域(TextGeneration)的主要几篇论文:InstructGPT,RLHF,PPO,GPT-3,以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题:大型语言模型(LargeLanguageModels,或简写为LLMs)。大型语言模型指的是具有数十亿参数(B+)的预训练语言模
亚马逊云开发者
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2023-06-07 08:32
人工智能
语言模型
深度学习
自然语言处理
机器学习
Generative
AI 新世界 | 大语言模型(LLMs)在 Amazon SageMaker 上的动手实践
在上一篇《GenerativeAI新世界:大型语言模型(LLMs)概述》中,我们一起探讨了大型语言模型的发展历史、语料来源、数据预处理流程策略、训练使用的网络架构、最新研究方向分析(AmazonTitan、LLaMA、PaLM-E等),以及在亚马逊云科技上进行大型语言模型训练的一些最佳落地实践等。本期文章,我们将重点讨论动手实践,通过三个动手实验从浅到深地解读和演示大型语言模型(LLMs),如何结
亚马逊云开发者
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2023-06-07 08:32
人工智能
语言模型
深度学习
Generative
AI 新世界 | 走进文生图(Text-to-Image)领域
在之前的四篇“GenerativeAI新世界”中,我们带领大家一起探索了生成式AI(GenerativeAI),以及大型语言模型(LLMs)的全新世界概览。并在文本生成(TextGeneration)领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发
亚马逊云开发者
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2023-06-07 08:02
人工智能
深度学习
计算机视觉
Generative
AI 新世界 | 大语言模型(LLMs)在 Amazon SageMaker 上的动手实践
在上一篇《GenerativeAI新世界:大型语言模型(LLMs)概述》中,我们一起探讨了大型语言模型的发展历史、语料来源、数据预处理流程策略、训练使用的网络架构、最新研究方向分析(AmazonTitan、LLaMA、PaLM-E等),以及在亚马逊云科技上进行大型语言模型训练的一些最佳落地实践等。本期文章,我们将重点讨论动手实践,通过三个动手实验从浅到深地解读和演示大型语言模型(LLMs),如何结
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2023-06-07 02:03
机器学习
01-08 file
1.
generative
生成式1.什么是生成式生成式就是生成器的一种特殊写法2.写法a.生成器=(表达式for变量in序列)-->让变量去序列中取值,每取一个值就将对应的表达式的值作为生成器的元素def
ychaochaochao
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2023-06-06 22:24
免费可用的ChatGPT网页版
GPT:则是
Generative
、Pre-trained、Transform
士别三日wyx
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2023-06-06 22:41
chatgpt
人工智能
自然语言处理
国内免费可用的ChatGPT网页版
GPT:则是
Generative
、Pre-trained、Transformer的缩
士别三日wyx
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2023-06-06 22:11
chatgpt
人工智能
自然语言处理
论文学习18“Real-time image reconstruction for low-dose CT using deep convolutional
generative
adversa...
本文是采用去噪的思想,FCN网络作为去噪的生成器,再加上判别器和IRIMAGE的损失,形成网络的学习模式,完成去噪的功能。X域是LDCT,Y域是无噪声的CT,G作用就是完成X到Y的转换。作者为这个模型定义了三个损失函数,第一个是生成器的去噪损失。噪声CT图像可以定义为去噪后的图像加上噪声两部分:,假设图像各像素之间独立同分布,那么,作者定义了去噪后的图像和原始图像x之间的平方差为:所以第一个关于G
Carrie_Hou
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2023-04-20 17:16
论文翻译:X2CT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with
Generative
Adversarial Networks
摘要 计算机断层扫描(CT)可以提供患者内部器官的3D视图,有助于疾病诊断,但它对患者的辐射剂量更大,而且CT扫描仪比x光机更昂贵。传统的CT重建方法需要通过对身体的全面旋转扫描进行数百次x射线投影,这在典型的x光机上无法完成。在这项工作中,我们建议使用生成对抗网络(GAN)框架从两个正交x射线重建CT。利用一种特殊设计的发生器网络,将数据维数从2D(x-ray)提高到3D(CT),这是以往GAN
geng小球
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2023-04-18 19:06
医学图像三维重建
生成对抗网络
人工智能
神经网络
与 Werner 和 Swami 一起走近生成式 AI
本文内容来源自亚马逊CTOWerner博士的博客,原文链接:https://www.allthingsdistributed.com/2023/04/an-introduction-to-
generative
-ai-with-swami-sivasubramanian.html
亚马逊云开发者
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2023-04-16 01:02
人工智能
深度学习
【生成模型新方向】score-based
generative
models
这里写目录标题0、前言1、介绍2、Thescorefunction,score-basedmodels,andscorematching3、Langevindynamics朗之万动力学4、朴素的(Naive)score-based生成建模及其缺陷5、multiplenoiseperturbation后的score-based模型6、Score-basedgenerativemodelingwith
旋转的油纸伞
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2023-04-15 23:03
扩散模型
机器学习
深度学习
score-based
diffusion
model
扩散模型
文章阅读:Generating 3D TOF-MRA volumes and segmentation labels using
generative
adversarial networks
文章阅读:Generating3DTOF-MRAvolumesandsegmentationlabelsusinggenerativeadversarialnetworks,MedicalImageAnalysis2022模型架构网络结构混合精度训练数据集数据集选择Patch提取数据处理&输入生成标签二值化处理评估方式定性评估定量评估训练效果评估结论在本文中,研究者使用3DGAN网络用于生成3D医
Man in Himself
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2023-04-15 07:35
医疗图像
深度学习
图像处理
计算机视觉
深度学习
【技术博客】GAN入门实践
Generative
学习一个生成式模型;Adversarial使用对抗的方法训练;Networks使用神经网络。
MomodelAI
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2023-04-14 08:53
GANs和
Generative
Adversarial Nets和Vox2Vox: 3D-GAN for Brain Tumour Segmentation
参考:各种生成模型:VAE、GAN、flow、DDPM、autoregressivemodelshttps://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/126588478李沐GAN精度x.1生成模型家族DGMs(DeepGeneratitveModels)家族主要有:GAN(GenerativeAdversarialNetwork),VAE(Variat
樱木之
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2023-04-11 13:29
yuque
生成对抗网络
人工智能
深度学习
机器学习:无监督学习之deep
generative
model
无监督学习费曼的思想:whaticannotcreate,idonotunderstand不知道怎么产生的话,是不能完全理解的。Create-ImageProcessingGenerativeModelsPixelRNN输入一个3x3的像素块,输出3x3的像素块。再把所有的加入继续送入网络输出,注意这里每次输出都是3x3的,最终得到9个图像块组合得到一个一张生成的大图。这种模型训练也非常简单,从大
uncle_ll
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2023-04-11 13:21
机器学习
机器学习
学习
人工智能
AAAI-2022-NER-Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
毕竟
generative
的方式出来了,图的方式出来,表的还差。反思:在动手实操还有其他之前,一定要先把任务可能的形式想清楚,就比如,这种不连续实体,可能左不
QianTu&
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2023-04-11 10:57
论文记录
AAAI
深度学习
PyTorch随笔 - Glow:
Generative
Flow with Invertible 1×1 Convolutions
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/本文地址:https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/129939225论文:Glow-GenerativeFlowwithInvertible1×1Convolutions作者Kingma,来源于OpenAI,2018.7.10最早的FlowPaper,承上
SpikeKing
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2023-04-11 03:38
pytorch
深度学习
人工智能
【基于分数的模型与扩散模型的区别与联系】score-based
generative
models总结
【基于分数的模型与扩散模型的区别与联系】score-basedgenerativemodels总结1、score-basedgenerativemodels一表格概览2、score-basedmodels与DDPM扩散模型的联系与区别3、score-basedgenerativemodels的挑战本篇博客介绍了基于分数的模型和扩散模型的联系与区别,并对基于分数的模型进行了总结和缺点分析。都给出了表
旋转的油纸伞
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2023-04-10 17:04
扩散模型
机器学习
score-based
扩散模型
diffusion
model
生成模型
生成式人工智能(
Generative
AI)入门指南
一位软件架构师的视角作为一名软件架构师,我有幸见证了人工智能(AI)的发展以及其在各个行业中的应用。近期获得动力的AI领域之一是生成式AI。在本篇博客中,我将深入探讨生成式AI的世界,提供定义,讨论其应用,探索背后的技术以及从这一开创性技术中受益的行业。什么是生成式AI?生成式AI是人工智能的一个子领域,专注于通过学习现有数据的模式创建新内容或生成解决方案。它是一种鼓励AI系统利用对数据结构的理解
小北的北
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2023-04-10 16:27
单元测试优化的实践
Generative
Testing
首先为什么要写单元测试?“满足需求”是所有软件存在的必要条件,单元测试一定是为它服务的。从这一点出发,我们可以总结出写单元测试的两个动机:驱动(如:TDD)和验证功能实现。另外,软件需求“易变”的特征决定了修改代码成为必然,在这种情况下,单元测试能保护已有的功能不被破坏。基于以上两点共识,我们看看传统的单元测试有什么特征?基于用例的测试(ByExample)单元测试最常见的套路就是Given、Wh
爱码小士
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2023-04-10 10:18
CVPR |
Generative
Semantic Segmentation
GenerativeSemanticSegmentation语雀文档:https://www.yuque.com/lart/papers/owdlpaueygk4bumy论文:http://arxiv.org/abs/2303.11316代码:https://github.com/fudan-zvg/GSS这是一篇基于生成方法构建的语义分割模型.通过精心设计的数据变换方案、条件分布近似策略,有效地
有为少年
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2023-04-09 20:29
#
分割任务
深度学习
#
语义分割
深度学习
人工智能
计算机视觉
生成模型
图像分割
【论文精度(李沐老师)】
Generative
Adversarial Nets
Abstract我们提出了一个新的framework,通过一个对抗的过程来估计生成模型,其中会同时训练两个模型:生成模型G来获取整个数据的分布,辨别模型D来分辨数据是来自于训练样本还是生成模型G。生成模型G的任务是尽量的让辨别模型D犯错。这个framework对应一个博弈论中双人对抗游戏。在任何函数空间的G和D中,存在一个独一无二的解,这个解能够将你整个训练中的数据的真实分布找出,D在任何地方等于
我是小蔡呀~~~
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2023-04-07 21:32
人工智能
深度学习
ICLR2021 用可逆生成流解耦全局和局部表示 Decoupling Global and Local Representations via Invertible
Generative
Flows
DecouplingGlobalandLocalRepresentationsviaInvertibleGenerativeFlows[PDF][GitHub]Figure1:Examplesoftheswitchoperation,whichswitchestheglobalrepresentationsoftwoimagesfromfourdatasets:(a)CIFAR-10,(b)Ima
Phoenixtree_DongZhao
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2023-04-07 00:33
Network
deep
learning
Image-to-Image
深度学习
可逆网络
无监督学习
AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional
Generative
Adversarial Networks
《AttnGAN:Fine-GrainedTexttoImageGenerationwithAttentionalGenerativeAdversarialNetworks》是CVPR2018文本生成图像的文章,是StackGAN++的后续工作。Abstract在本文中作者提出了一个AttentionalGenerativeAd-versarialNetwork(AttnGAN),一种attent
EwanRenton
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2023-04-06 20:21
GANs学习系列(8):Deep Convolutional
Generative
Adversarial Nerworks,DCGAN
【前言】本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(GenerativeModels)中生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork)的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有:GoodfellowIan,Pouget-Abadi
c2a2o2
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2023-04-06 11:32
gans
ROBUST LEARNING MEETS
GENERATIVE
MODELS: CAN PROXY DISTRIBUTIONS IMPROVE ADVERSARIAL ROBUSTNESS
我们首先试图正式理解从代理分布上训练的分类器到真实数据分布的鲁棒性转移。我们证明了两个分布上分类器的鲁棒性之间的差异是由它们之间的条件Wasserstein距离上界。接下来,我们使用代理分布来显著提高对抗性训练在五个不同数据集上的性能。我们进一步证明了不同的生成模型在鲁棒训练中带来了不同的性能改进。我们提出了一种稳健的判别方法来表征单个生成模型的影响,并进一步深入理解为什么当前基于扩散的生成模型的
你今天论文了吗
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2023-04-06 03:31
人工智能
深度学习
机器学习
X-GEAR:Multilingual
Generative
Language Models for Zero-Shot Cross-Lingual Event Argument Extraction
MultilingualGenerativeLanguageModelsforZero-ShotCross-LingualEventArgumentExtraction论文:https://arxiv.org/pdf/2203.08308.pdf代码:https://github.com/PlusLabNLP/X-Gear期刊/会议:ACL2022摘要我们提出了一项利用多语言预训练生成语言模型进行
Trouble..
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2023-04-04 20:41
语言模型
人工智能
深度学习
事件抽取
信息抽取
【Unsupervised Image-to-Image Translation with
Generative
Prior 生成性先验引导的无监督的图像转换 (GPUNIT) 】 阅读笔记
目录一、背景二、简介三、相关工作四、生成性的先验蒸馏法五、基于对抗学习的图像转化六、实验结果七、总结与讨论一、背景尽管图像转换有了发展,但要实现巨大的视觉差异还是较为困难。具有预训练类别条件的生成性先验GANs(如BigGAN)被用来学习丰富的内容对应关系,可以进行跨域较大的丰富内容的转换。本文提出一个新框架,生成性先验引导的无监督的图像转换(GP-UNIT)GenerativePriorguid
滢滢码仔
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2023-04-03 11:27
GAN
计算机视觉
深度学习
人工智能
GAN
生成对抗网络
Conditional Molecular Design with Deep
Generative
Models
SeokhoKang,KyunghyunChoJournalofChemicalInformationandModeling2019IF=4.72简介给定分子x及其属性y,现今的分子设计模式主要有以下4种:a.传统的方法是建立一个预测模型来估计给定分子的性质。通过这个预测模型,筛选出一组可能的候选分子,然后选择具有期望性质的分子。b.这种方法将分子映射到潜在空间,再从这个空间中随机生成新的分子,这
酌泠
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2023-03-28 02:10
论文笔记之GPT-GNN:
Generative
Pre-Training of Graph Neural Networks
GPT-GNN:GenerativePre-TrainingofGraphNeuralNetworks文中指出训练GNN需要大量和任务对应的标注数据,这在很多时候是难以获取的。一种有效的方式是,在无标签数据上通过自监督的方式预训练一个GNN,然后在下游任务上只需要少量的标注数据进行fine-tuning。本文提出了GPT-GNN通过生成式预训练的方式来初始化GNN。GPT-GNN引入了一个自监督的
小弦弦喵喵喵
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2023-03-26 19:38
翻译:Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time,
Generative
Grasp Synthesis Approach
毕设要求翻译一篇英文文献,挣扎了两天才把它翻完,po出来免得浪费啦~image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png参考文献就直接找论文吧
Flora_Fei
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2023-03-26 05:09
Generative
Adversarial Nets
论文:http://papers.nips.cc/paper/5423-
generative
-adversarial-nets.pdf问题生成模型的困难:最大似然估计涉及到的概率计算棘手、模型训练完成后
rzhangpku
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2023-03-24 22:52
基于CLS的Deep
Generative
Replay模型
Shin,H.,Lee,J.K.,Kim,J.,&Kim,J.(2017).Continuallearningwithdeepgenerativereplay.InAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems(pp.2990-2999).1简介为解决人工智能存在的灾难性遗忘问题,受灵长类动物大脑中短期记忆系统的生成特性的启发,研究提出了深层生成重放(De
金贝子
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2023-03-18 13:50
论文笔记 Glow-TTS:A
Generative
Flow for Text-to-Speech via Monomic Alignment Search
Glow-TTS:AGenerativeFlowforText-to-SpeechviaMonomicAlignmentSearch---JaehyeonKim,SungwonKim,JungilKong,SungrohYoon论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.11129相关代码(官方):https://github.com/jaywalnut310/glow-tts
静夜寒风
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2023-03-17 14:18
一文读懂对抗生成学习(
Generative
Adversarial Nets)[GAN]
0x00推荐论文https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf0x01什么是ganimageGenerativemodelG用来生成样本DiscriminativemodelD用来区别G生成样本的真假G努力的方向是生成出以假乱真的样本,让D认为这样本是人类给的而不是G创造的,D则相反。一个更加形象的比喻小时候老师让试卷上家长签字,以确保家长看过我那卑微的成绩。于是乎我尽量模
Mang0_
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2023-03-13 22:52
Constrained
Generative
Adversarial Learning for Dimensionality Reduction——基于约束生成式对抗学习的降维算法
ConstrainedGenerativeAdversarialLearningforDimensionalityReduction——基于约束生成式对抗学习的降维算法0摘要——提出了一种基于生成式对抗网络的降维算法,使用了11种先进降维方法进行比较研究1简介——本文提出方法的主要贡献(1)提出一种新的DR算法——约束对抗降维算法(CADR),该算法能够同时保持和改善原始特征空间的特性(2)提出亲
ZZX-研一小学僧
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2023-03-09 07:39
算法
机器学习
人工智能
Lecture 1_Extra Logistic Regression
判别模型v.s.生成模型(Discriminativev.s.
Generative
)有趣的例子判别方法
Yi_cAt
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2023-02-27 18:41
2022
Spring
李宏毅ML
逻辑回归
机器学习
回归
2021-08-17-Ea-GANs Edge-Aware
Generative
Adversarial Networks for Cross Modality MR Image Synthes...
暂无公开代码这篇文章是做什么的:跨模态MR图像合成输入:单张图像是否需要数据配准:需要是基于2D还是3D:3D---文章的motivation---磁共振(MagneticresonanceMR)成像是可设置为在人体组织之间提供不同的对比度。通过设置不同的扫描参数,每种MR都反映了扫描的身体部位的独特视觉特征,每个模态显示独特的软组织对比度,有利于后续的多角度分析。为了利用多种成像方式的互补信息,
大虎甜面酱
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2023-02-18 21:11
MelGAN:
Generative
Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis笔记
文章目录简介网络细节生成器总体结构源码分析设计思路判别器总体结构源码分析损失函数实验结果论文地址:《MelGAN:GenerativeAdversarialNetworksforConditionalWaveformSynthesis》官方源码:github地址简介常见的TTS系统不是直接生成音频,而是中间先生成一种声学特征(多数为Mel频谱图),再由声学特征生成音频。MelGAN解决的就是声学特
Brielleqqqqqqjie
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2023-02-17 00:39
论文阅读
论文笔记:Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian
Generative
Adversarial Networks
1.什么是deconvolution反向映射,用来可视化深度特征,也可以用来重建图片。2.合成图片两种方式:1)生成全图的模型,效果不错但只对小图work,保真度fidelty低,一般用autoencoder2)马尔科夫模型,同时生成texture。可以捕获局部patch的统计信息。本文是第二种3.主要通过stridedconvolutionalnetwork取代pooling来加速inversi
John2King
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2023-02-17 00:08
CV
05.SNGAN(Spectral Normalization for
Generative
Adversarial Networks)
参考链接SNGANintroducemethod频谱范数实现奇异值conclusionintroduce现在我们的目的,是要保证对于每一个位置的x,梯度的模都小于等于1。在神经网络中,将梯度的模限制在一个范围内,抽象地来说就是让产生的函数更平滑一些,最常见的做法便是正则化。SNGAN(频谱归一化GAN)为了让正则化产生更明确地限制,提出了用谱范数标准化神经网络的参数矩阵W,从而让神经网络的梯度被限
小葵向前冲
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2023-02-16 21:02
GAN
神经网络
深度学习
机器学习
正则化
python
[论文笔记] SPECTRAL NORMALIZATION FOR
GENERATIVE
ADVERSARIAL NETWORKS
简介:对normalization层进行改进,提出spectralnormalization(SN-GAN),以提高Discriminator的训练稳定度;优点:1、Lipschitz常数是唯一需要进行调节的超参;2、实现简单,额外的计算成本很低;一、背景原始(2014年)GAN公式,Ex~qdata[logD(x)]+Ex′~pG[log(1−D(x′))]E_{x~q_{data}}[\l
hellopipu
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2023-02-16 21:44
论文笔记
GAN
Lecture 1_Extra Classification Probabilistic
Generative
Model
Lecture1_ExtraClassification:ProbabilisticGenerativeModel文章目录Classification:ProbabilisticGenerativeModel分类的概念Pokemon属性预测如何做分类训练数据ClassificationasRegression?理想模型一些简单的概率概率与分类的关系先验概率(Prior)高斯分布(Gaussiand
Yi_cAt
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2023-02-07 08:48
2022
Spring
李宏毅ML
机器学习
人工智能
算法
《BioGPT:
Generative
Pre-trained Transformer for Biomedical Text Generation and Mining》 ---- 译文与PPT解释
BioGPT:用于生物医学文本生成和挖掘的生成式预训练器作者:微软研究院RenqianLuo原论文:《BioGPT:GenerativePre-trainedTransformerforBiomedicalTextGenerationandMining》文章目录BioGPT:用于生物医学文本生成和挖掘的生成式预训练器写在前面的话摘要引言相关工作预训练方法微调方法实验结论个人收获写在前面的话摘要引言
Gaolw1102
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2023-02-07 08:46
深度学习-论文阅读
自然语言处理(NLP)
深度学习
transformer
深度学习
GPT系列
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