生成学习 - 程序员宅基地

对抗生成网络（GAN）详解

标签：算法计算机视觉人工智能

对抗生成网络（GAN）详细解析

分享15个全球顶尖的AIGC图片生成平台

标签：人工智能计算机视觉深度学习

发展至今已经有很多AI图像生成平台，他们的共同特点就是使用人工智能将文本转换为图像，这是一次革命性的突破，也就是说通过这些AI工具可以在几秒钟内将文字转换成更具可视化表示的图片。那么，就目前而已有那些AI...

Elasticsearch学习（十九）Elasticsearch8 搭建集群自动生成https证书

标签： elasticsearch

目录前言一、初始化节点二、新节点加入三、第三个节点四、问题前言安装elasticsearch之后，启动es节点，让es自动生成安全证书。

Elasticsearch学习（十八）Elasticsearch8 搭建集群手动生成https证书

目录前言一、生成证书1、集群环境2、生成证书3、拷贝证书4、CA密码5、修改配置二、测试1、拷贝证书2、测试前言上一篇文章主要讲述了使用https访问es集群，使用用户名密码并且绕过了证书验证，这一篇文章主要讲述...

【githubgirl】ProsePainter，可基于机器学习，通过文字描述来生成图像

标签： github 经验分享外观模式

一个开源的 SQLite 在线工具：SQLime，可用于调试与分享 SQL 片段，跟前端开发工具 JSFiddle 有点像。数据库支持从本地或远程导入，远程导入可使用 GitHub 的 URL 链接。有需要的话，你还可以将数据库与查询语句...

GAN图像生成-pyotrch

标签：深度学习 pytorch

生成对抗网络生成对抗网络（GAN）是一种算法体系结构，它使用两个神经网络，使一个神经网络与另一个神经网络（因此称为“对抗性”）相互对立，以便生成可以传递给真实数据的新的合成数据实例。它们广泛用于图像...

什么是生成性学习?机器不会之

在20世纪70年代，美国心理学学家维特罗克对生成性学习模式进行了最早的研究，维特罗克认为:学习是一个主动的过程，学习者积极参与其中并非被动的接受信息，而是主动的构建自己对...

VOL框架学习（二）使用代码生成器生成菜单和页面

标签： html vue.js vscode

在使用之前确保前端后端都以正常运行，可以查看VOL框架学习（一）从零开始搭建项目（一）首先是生成Vue页面 1、使用超级管理员账户登录网站【用户名：admin；密码：123456】 2、点击菜单栏中的【代码在线生成...

【AI人工智能】用于代码生成的大型语言模型 Large Language Models for Code Generation

标签：人工智能

大型语言模型通常采用Transformer等注意力机制架构,能够有效捕获输入序列中长程依赖关系。具体而言,编码器将输入序列映射为上下文表示,解码...在生成阶段,给定输入序列,解码器基于学习到的知识逐步推理和生成目标代码。

如何使用深度学习为照片自动生成文本描述？

使用人力标注显然不现实，而随着深度学习技术的发展，使用机器为图像自动生成准确的文本描述成为了可能。Jason Brownlee 博士的这篇文章对使用深度学习的图像描述进行了介绍，机器之心对本文进行了编译。图像...

orcad capture学习笔记---4.生成网表

1.进行DRC检查完成之后就可以生产网表，操作如下。图1 图2 2.网表生成后，一般有这几个文件：pstchip.dat、pstxnet.dat、pstxprt.dat、netlist.log、pxlBA.txt 图2

python最小生成树算法_最小生成树：Kruskal算法及python实现

标签： python最小生成树算法

本人数学专业本科，研究生读的计算机，方向是深度学习相关的，在平时上课和自己自学，看论文都是深度学习和机器学习相关的。打算毕业之后从事机器学习相关工作，但是不知道学完Dl，ML的相关算法之后，还需不需要学习...

机器学习与深度学习系列连载：第一部分机器学习（五）生成概率模型（Generative Model）

生成概率模型（Generative Model）我们还是从分类问题说起：当我们把问题问题看做是一个回归问题，分类是class 1 的时候结果是1 分类为class 2的时候结果是-1；测试的时候，结果接近1的是class1 ，结果...

论文之生成对抗U-Net

标签：深度学习人工智能

[1] Chen X , Li Y , Yao L , et al.... arXiv:2101.04793v1, 2021. ...如果没有足够的训练样本，基于深度学习的模型很可能会出现过度拟合问题。常见的解决方案是图像预处理，如图像旋转、裁剪或调整大小。

知识图谱与文本生成

标签：机器学习人工智能算法

文本生成在自然语言处理领域一直属于热门研究领域。生成文本任务比信息抽取和文本分类等问题要更加困难，收到了学界的广泛关注。受到深度神经网络的影响，许多文本生成模型模型被研发，有基于机器翻译的Seq2Seq框架...

一篇文章“简单”认识《生成对抗网络》(GAN)

标签：人工智能神经网络生成对抗网络

生成学习算法判别式学习：人工神经网络ANN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN 这些神经网络模型均属于判别式学习算法。该类算法根据改定特征x，计算样本属于y的概率。生成式学习：生成对抗网络GAN 这种神经网络...

机器学习_深度学习毕设题目汇总——文本生成_文本风格

标签：深度学习机器学习神经网络

下面是该类的一些题目：题目一种基于预训练模型的条件文本生成框架 ...人机对话中的情感文本生成方法研究 ...基于外部知识的多主题词文本生成 ...基于改进GPT-2模型的童话...基于深度学习的条件式文本生成的研究和应

GANs系列：GAN生成式对抗网络原理以及数学表达式解剖

标签：深度学习 GAN 神经网络

本文用简单易懂的话语，超浓缩总结GAN原理以及一步一步解剖数学表达式，看完入门GAN

花书+吴恩达深度学习（二八）深度生成模型之有向生成网络（VAE, GAN, 自回归网络）

标签：深度学习生成式对抗网络 GAN

文章目录0. 前言1. sigmoid 信念网络2. 生成器网络3. 变分自编码器 VAE4. 生成式对抗网络 GAN5. 生成矩匹配网络6. 自回归网络6.1 线性自...虽然有向图模型在更大的机器学习社群中非常流行，但是在较小的深度学习社群...

FPGA学习笔记---用Quartus II生成输入输出框图

标签： Quartus FGPA 输入

在开始学习FPGA的时候，各个模块的代码都会编写，但是将几个模块组合要在一起使用的时候就比较容易犯迷糊，不清楚每个模块都有哪些端口，各个端口该怎么连接。下面用一个简单的示例来说明一下，如何利用Quartus ...

GAN（生成对抗网络）有一本实战书出版了，了解下？

标签： GAN 生成对抗网络深度学习

GAN是一类由两个同时训练的模型组成的机器学习技术：一个是生成器，训练其生成伪数据；另一个是鉴别器，训练其从真实数据中识别伪数据。生成（generative）一词预示着模型的总目标——生成新数据。GAN通过学习生成...

生成对抗网络（GAN）学习笔记——GAN是如何来训练的？

GAN有两个网络模型，生成网络和判别网络，这两个网络是相对独立的，那么如何对这两个模型进行训练呢? 采用生成器和判别器交替迭代训练(两者博弈的过程)。交替迭代训练 1.首先，我们得到初始的真假数据集。给生成...

模仿学习与强化学习的结合（原理讲解与ML-Agents实现）

标签：深度学习人工智能 ML-Agents

模仿学习与强化学习结合能产生超级强悍的训练效果，是训练困难任务的必备框架

ChatGPT技术原理第六章：对话生成技术

标签：自然语言处理深度学习人工智能

基于生成-检索的对话生成是指将生成对话文本和检索得到的文本进行结合，从而生成更加自然、流畅的对话文本。具体来说，我们可以先使用生成模型生成一部分对话文本，然后将这部分文本作为检索条件，从历史对话文本中...

AI之强化学习、无监督学习、半监督学习和对抗学习

强化学习（英语：Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，是强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益[1]。

深度学习之深度生成模型

深度生成模型可以分为有监督与无监督，主要还是在于无监督地应用，用于在没有目标类标签信息的情况下捕捉观测到或可见数据的高阶相关性，可以通过从网络中采样来生成有效样本，譬如受限玻尔兹曼机（Restricted ...

生成型神经网络

Python微信订餐小程序课程视频 ...Python实战量化交易理财系统 ...后来学习编程之后接触了函数（或者叫方法）的概念，它以“某种逻辑”将函数输入映射成输出，映射逻辑就是函数本身的实现过程。映射就是将

图解生成对抗网络GAN 原理超详解

标签：计算机视觉神经网络深度学习

一般而言，深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。由于反向传播（Back propagation, BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。然而，由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最...

深度学习：生成式对抗网络，让机器在博弈中实现“自我成长”

标签：深度学习 AI 智能学习

点击阅读原文深度神经网络在判别模型领域的进步远比在生成模型领域进步快得多，其主要原因就在于相对于生成式模型来说，判别模型目标清晰、逻辑相对简单，实现起来容易。用通俗的比喻来说，判别模型相当于是来料...

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