开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

生成范围为n的多样本对

是指在给定范围内生成一组具有多样性的样本对。这些样本对可以用于各种应用场景，如机器学习训练数据、数据分析、模式识别等。

在云计算领域，可以通过以下方式生成范围为n的多样本对：

数据库查询：使用数据库查询语言（如SQL）可以从数据库中检索出满足特定条件的多样本对。可以根据需要的范围和条件编写查询语句，获取所需的样本对。
随机生成：利用编程语言的随机数生成函数，可以生成指定范围内的随机数，并将其组合成样本对。可以根据需要的样本数量和范围，使用循环或递归生成多个样本对。
数据集划分：如果已有一个包含大量数据的数据集，可以将其划分成多个样本对。可以按照一定的规则或算法，将数据集中的数据组合成样本对，以满足多样性的要求。
数据增强：对于已有的样本对，可以通过数据增强技术来生成更多的多样本对。数据增强可以包括图像旋转、缩放、平移、加噪声等操作，以扩充样本对的多样性。

在云计算领域，生成范围为n的多样本对可以应用于以下场景：

机器学习训练数据：多样本对可以用于机器学习算法的训练过程，提供更多的样本多样性，有助于提高模型的泛化能力和准确性。
数据分析：多样本对可以用于数据分析任务，如聚类、分类、回归等。通过分析多样性的样本对，可以获得更全面的数据洞察和结论。
模式识别：多样本对可以用于模式识别任务，如人脸识别、语音识别等。通过训练和匹配多样性的样本对，可以提高模式识别系统的准确性和鲁棒性。

腾讯云提供了多个与云计算相关的产品，以下是一些推荐的产品和其介绍链接：

云数据库 TencentDB：提供高可用、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，如MySQL、SQL Server等。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器 CVM：提供弹性、安全的云服务器实例，可根据需求进行弹性扩容和缩容。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
人工智能平台 AI Lab：提供丰富的人工智能算法和模型，支持图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
云存储 COS：提供高可靠、低成本的云存储服务，支持海量数据存储和访问。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:生成大小为n的样本并在R中应用函数？从N个均值和N个σ的列表中生成N个样本的数组多对多场景中的帐户范围api密钥试着写一个生成M个长度为N的正态分布样本的函数无法为类型为n的hr元素选择范围如何对包含#N/A的范围求和，但如果该范围包含所有#N/A的返回值#N/A？如何识别间隔最少为N个样本的跨度数？两个以上表的多对多(M:N)关系当M和N是相同的实体时，如何建立M:N (多对多)关系？为Haskell生成N大小菱形的坐标如何对第n次出现的范围进行切片？keras中的多对多RNN -预测每n个输入的输出为python中的范围生成非质数按时间顺序生成随机次数范围内的数字样本为R中循环的每个i生成100个样本从长度为n的字符数组生成所有长度为m的子序列，其中n为>= m 对大小为N的数组进行随机搜索生成长度为N的数字的所有排列生成具有多对多关系的PHPExcel Laravel Excel 为输入范围生成红色和绿色之间的颜色

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【GAN优化】长文综述解读如何定量评价生成对抗网络(GAN)

欢迎大家来到《GAN优化》专栏，这里将讨论GAN优化相关的内容，本次将和大家一起讨论GAN的评价指标。

01

【GAN优化】最早被用于评价GAN模型的定量指标Inception Score是什么

最近一部分的内容将会比较容易，将和大家一起讨论GAN的评价指标，也没有太难以理解的东西，希望大家踊跃讨论，欢迎留言。

01

arXiv｜用GFlowNets进行生物序列设计

2022年3月2日，Yoshua Bengio团队在arXiv预印本提交论文，介绍了一个将主动学习框架和GFlowNets生成器结合的生物序列生成模型，用于生物序列（多肽、DNA、蛋白质等）的设计。

02

论文推荐：所有 GAN 的性能都一样吗？

正如您现在听说的那样，生成对抗网络是一种能够从生成器和鉴别器之间的竞争中学习分布的框架。生成器学习生成希望与真实数据无法区分的样本，而鉴别器学习分类给定图像是真实的还是虚假的。自 GAN 发明以来，它们经历了各种改进，被认为是用于各种问题的强大工具，尤其是在生成和重建任务中。

02

给我10张画，我能还你1万张｜Adobe团队搞定小样本图像生成

丰色发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 假如一位大师画了一些画，但是只有10幅，有没有可能利用这仅有的10幅训练出一个模型，产生N幅同样风格的作品来呢？从目前的图像生成模型来看，似乎不行。因为它们都需要至少数千张图像才能正常训练，10张真是“为难我胖虎”了。但办法总比困难多。来自Adobe Search等团队的研究人员们提出了一种新颖的GAN自适应框架。该框架经过实验证明，能够发现小样本模型源域和目标域之间的对应关系，用10幅也能生成千变万化，质量也有的保证的图像！怎么做到的

02

Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步，但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标，本文作者训练了到目前为止最大规模的生成对抗网络（BigGAN），并对这种规模下的网络在训练时的不稳定性进行了研究。作者发现，将正交正则化用于生成器网络能够起到很好的效果，通过对隐变量的空间进行截断处理，能够在样本的真实性与多样性之间进行精细的平衡控制。本文提出的方法在类别控制的图像生成问题上取得了新高。如果用ImageNet的128x128分辨率图像进行训练，BigGAN模型生成图像的Inception得分达到了166.3，FID为9.6。

03

BigGAN论文解读

《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析，通过使用之前提出的一些技巧，如数据截断、正交正则化等，保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度，远超之前的方法。作者对生成对抗网络训练时的稳定性进行了分析，借助于矩阵的奇异值分析。此外，还在生成数据的多样性与真实性之间做了折中。总体来说，本文的工作相当扎实，虽然没有大的方法上的创新，但却取得了非常好的效果，对稳定性的分析也有说服力。

04

【评论生成】AI生成评论，如何既相关又多样？

当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音，比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论，并且由于检索方法会比较刻板，最终导致生成的结果问题。因此文章提出了结合检索和生成的方法，利用已有用户评论和检索出相关评论，训练一个打分器scorer（怎么训练呢？）。然后利用这些评论和文章，作为copy机制生成模型的训练数据。

05

【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？

很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。

01

【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？

数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。

05

SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image

我们介绍了SinGAN，这是一个无条件的生成模型，可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练，可以捕捉到图像中斑块的内部分布，然后能够生成高质量的、多样化的样本，这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比，我们的方法不限于纹理图像，也不是有条件的（即它从噪声中生成样本）。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。

05

一篇就够！数据增强方法综述

数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领域，并在许多任务上取得效果。一个主要的方向是增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。

02

Virtual Data Augmentation: 虚拟数据扩增技术

听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data Augmentation）。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models，该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法，论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA

02

Deita: 有限高质量数据在LLM的潜力是真的大

数据工程在指令调优中的有着关键作用。当选择适当时，只需要有限的数据就可以实现卓越的性能。然而，什么是良好的指令调优数据以进行对齐，以及如何自动有效地选择数据仍需研究。本文深入研究了对齐的自动数据选择策略。在复杂性、质量和多样性三个维度上评估数据。并提出DEITA(Data-Efficient Instruction Tuning for Alignment)，一个从LLaMA和Mistral模型中微调的模型

01

26亿参数，智源、清华开源中文大规模预训练模型

自 2018 年谷歌发布 BERT 以来，预训练模型在自然语言处理（NLP）领域逐渐成为主流。今年 5 月份，OpenAI 推出的史上最大 AI 模型 GPT-3 更是引起了大量讨论。但是，目前 NLP 领域的预训练模型多针对英语语言，以英语语言数据为训练数据，例如 GPT-3：

02

每日论文速递 | [COLING'24] 探索数据多样性对LLM对齐的影响

摘要：与人类偏好对齐可以防止大型语言模型（LLMs）产生误导性或有毒内容，但同时需要高成本的人类反馈。假设人工标注的资源有限，可以考虑两种不同的分配方式：标注更多样化的 "指令"（PROMPTS）或更多样化的 "回应"（RESPONSES）。然而，这两种方式的影响还没有直接的比较。在这项工作中，我们首先根据样本数量控制双方的多样性，以便进行微调，这可以直接反映出它们的影响。我们发现，对于人类对齐而言，更多的response和更少的提示反而能更好地触发 LLM。此外，提示语多样性的概念可能比通常以个位数量化的回答更为复杂。因此，我们提出了一种新的提示多样性表述方式，进一步揭示了微调后 LLM 的最终性能与提示多样性呈线性相关。我们还将其用于数据增强，并通过实验展示其对不同算法的影响。

01

《机器学习》-- 第八章集成学习

集成学习（ensemble learning）指的是将多个学习器进行有效地结合，组建一个“学习器委员会”，其中每个学习器担任委员会成员并行使投票表决权，使得委员会最后的决定更加有效，即泛化性能要能优于其中任何一个学习器。

02

26亿参数，智源、清华开源中文大规模预训练模型

自 2018 年谷歌发布 BERT 以来，预训练模型在自然语言处理（NLP）领域逐渐成为主流。今年 5 月份，OpenAI 推出的史上最大 AI 模型 GPT-3 更是引起了大量讨论。但是，目前 NLP 领域的预训练模型多针对英语语言，以英语语言数据为训练数据，例如 GPT-3：

03

ICCV 2019 最佳论文《SinGAN：从单张自然图像学习生成式模型》中文全译

作者 | Tamar Rott Shaham Technion、Tali Dekel Google Research 、Tomer Michaeli Technion

02

ICCV 2019 最佳论文《SinGAN：从单张自然图像学习生成式模型》中文全译

作者 | Tamar Rott Shaham Technion、Tali Dekel Google Research 、Tomer Michaeli Technion

03

AI评论生成，如何既相关又多样？

当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音，比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论，并且由于检索方法会比较刻板，最终导致生成的结果问题。因此文章提出了结合检索和生成的方法，利用已有用户评论和检索出相关评论，训练一个打分器scorer（怎么训练呢？）。然后利用这些评论和文章，作为copy机制生成模型的训练数据。

01

一文归纳Ai数据增强之法

数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限，数据规模越大、质量越高，模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题，解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强（Data Augmentation），使模型学习获得较好的泛化性能。

06

自然语言处理（NLP）数据增强，改善NLP任务的性能

当涉及到自然语言处理（NLP）数据增强时，各种技术和方法可用于生成更多的训练样本以改善模型性能。以下是对每种方法的详细解释，以及附带的Python代码示例：

SIGGRAPH 2022 | Palette: 针对图像转换的扩散模型

视觉和图像处理中的许多问题可以被表述为图像到图像的转换。这方面的例子包括图像修复任务，如超分辨率、上色和填充，以及像素级图像理解任务，如语义分割和深度估计。实现图像到图像转换的一种方法是学习输出图像的条件分布，使用深度生成模型，该模型可以捕获在图像的高维空间中的多模态分布。本文研究了 Palette 模型对一系列具有挑战性的任务的普遍适用性，包括了分别为着色、填充、反剪切和 JPEG 压缩修复。在没有特定任务的架构定制，也没有改变超参数或损失函数的情况下，Palette 在所有四个任务中产生了高保真的输出，甚至性能超过了特定任务 baseline。本文还研究了Palette的关键部分，包括去噪损失函数和神经网络架构。虽然去噪目标中的L2和L1损失产生类似的样本质量分数，但L2导致模型样本的多样性程度更高，而L1产生更保守的输出。从Palette的U-Net架构中移除自注意力层，从而建立一个全卷积模型会损害模型的性能。

01

机器学习——集成学习、聚类分析、降维学习

性能优劣不一的个体学习器放在一块儿可能产生的是更加中庸的效果，即比最差的要好，也比最好的要差。那么集成学习如何实现“1 + 1 > 2”呢？这其实是对个体学习器提出了一些要求。

02

小样本利器5. 半监督集各家所长：MixMatch，MixText，UDA，FixMatch

在前面的几个章节中，我们介绍了几种基于不同半监督假设的模型优化方案，包括Mean Teacher等一致性正则约束，FGM等对抗训练，min Entropy等最小熵原则，以及Mixup等增强方案。虽然出发点不同但上述优化方案都从不同的方向服务于半监督的3个假设，让我们重新回顾下(哈哈自己抄袭自己)：

02

ICL的时候，更多sample好还是更多prompt好呢？

虽然大多数现有的LLM提示工程只专注于如何在单个提示输入中选择一组更好的数据样本(In-Context Learning或ICL)，但为什么我们不能设计和利用多个提示输入来进一步提高LLM性能?本文提出上下文采样(ICS)，一种低资源LLM提示工程技术，通过优化多个ICL提示输入的结构来产生最有置信度的预测结果。

01

Meta一口气开源了4个模型和1个数据集和1个评估方法:包括对标GPT4o的多模态模型，多词预测模型，音乐生成模型，音频水印等

Chameleon模型是一种早期融合的基于令牌的混合模态模型家族，能够以任意顺序理解和生成图像与文本。该模型由研究团队提出，包含了从模型初始训练到对齐和架构参数设置的稳定方法，特别适用于早期融合的混合模态环境。

01

CVPR 2024高分论文：全新生成式编辑框架GenN2N，统一NeRF转换任务

来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！

01

如何在跨域推荐中使用对比学习？

跨域推荐（CDR）是借助源域在目标域中提供更好的推荐结果。然而，匹配（matching，即候选生成）模块中的CDR在知识迁移和表征学习上受数据稀疏性和流行度偏差的影响。本文提出了一种对比跨域推荐 (CCDR) 框架，用于CDR中的匹配。具体来说，我们构建了一个巨大的多元化偏好网络来捕获反映用户不同兴趣的多种信息，并设计了一个域内对比学习（intra-CL）和三个域间对比学习（inter-CL）任务，以更好地表征学习和知识转移。域内对比学习通过图增强在目标域内实现更有效和平衡的训练，而域间对比学习从用户、分类和邻居三方面构建不同类型的跨域交互。

03

全面解析 Inception Score 原理及其局限性

本文主要基于这篇文章：A Note on the Inception Score，属于读书笔记的性质，为了增加可读性，也便于将来复习，在原文的基础上增加了一些细节。

03

NEE：微生物多样性的宏观生态学理论

https://www.nature.com/articles/s41559-017-0107

03

定义群落测度：α多样性分析

微生物群落的测度（measure）是指对群落矩阵数据的一种度量比较。测度可以用一系列指数（index）或系数（coefficient）来表示。对于单个对象（样品）的测度计算，可以采用α多样性指数来表示，而对于不同对象之间的比较，则可以采用β多样性指数或者距离。对于变量（物种或环境因子）之间的比较，则采用相关性来比较。群落测度的分析结果，可用于后续的排序分析、网络分析、聚类分析、判别分析等。

02

《机器学习》学习笔记（七）——集成学习

集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来提升性能。

01

Microbiome：基于Hill数的不相似指数和零模型分析群落构建

https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-020-00909-7

04

随机森林(Random Forest)　　参数解读

随机森林(Random Forest)基本原理参考:https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/54580994

01

【GAN优化】什么是模式崩溃，以及如何从优化目标上解决这个问题

今天讲述的内容是GAN中的模式崩溃问题，之前的文章有提到这个问题，在接下来的两三期内，将和大家一起讨论有关模式崩溃的解决方法。

02

照片转视频，像航拍一样丝滑，NeRF原班人马打造Zip-NeRF

机器之心报道机器之心编辑部原班人马打造，2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像，生成效果非常惊艳：三年之后，这支团队做出了更惊艳的效果：在一项名为「Zip-NeRF」的研究中，他们完整还原了一个家庭的所有场景，就像无人机航拍的效果一样。 ‍ ‍作者介绍说，Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于

02

训练GAN，你应该知道的二三事

笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生两仪，两仪生四象』，太极阐明了宇宙从无极而太极，以至万物化生的过程，太极也是讲究阴阳调和。（哈哈，这么说来 GANs 其实在中国古代就已经有了发展雏形了。）

06

组会系列 | 加速VR和元宇宙落地,谷歌逆天展示Zip-NeRF

2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像，生成效果非常惊艳：

02

简析集成学习

当我们第一次接触机器学习问题的时候，面对着大量的数据和一个分类/回归的机器学习任务，我们本能地会采取这样的方式：选择一个决策树分类器或一个Lasso回归模型，将我们的数据全部灌入模型中，然后以看戏的心态看着模型一步步迭代、完成训练，随后我们看了一眼准确率，感叹一下机器学习的神奇，就感觉自己的任务完成了；随着学习的深入，我们了解到训练集/测试集的切分、交叉验证等一系列的评估手段，进而走入了“调参”的深坑，度过了许多个不眠之夜；经过多次的课程作业或实践任务，利用我们学到的方法和技巧，我们似乎已经能够选择出对某个

09

J. Chem. Theory Comput. | 通过变分自编码器隐空间采样生成蛋白质结构集合

今天为大家介绍的是来自david baker团队的一篇论文。该篇文章探索了针对单一蛋白质，利用变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）生成蛋白质构象集合的方法。baker团队利用这个方法来产生K-Ras的3D结构集合，在K-Ras晶体结构和分子动力学模拟快照上训练VAE。实验表明，该隐空间采样程序能够快速生成高结构质量的蛋白，与留出集（held-out set）的晶体结构相近（差距在1埃），在结构一致性上超过了分子动力学模拟（Molecular Dynamics，MD）和AlphaFold2方法。此外，采样得到的结构足以重现留出集中晶体结构的隐蔽口袋。

01

用于文本生成的GAN模型

生成对抗网络（GAN）包含两个部分：一个是生成器（generator），一个是判别模型（discriminator）。生成器的任务是生成看起来逼真与原始数据相似的样本。判别器的任务是判断生成模型生成的样本是真实的还是伪造的。换句话说，生成器要生成能骗过判别器的实例，而判别器要从真假混合的样本中揪出由生成器生成的伪造样本。生成器和判别器的训练过程是一个对抗博弈的过程，最后博弈的结果是在最理想的状态下，生成器可以生成足以“以假乱真”的样本。

02

好久不见，介绍一下，这位是GENIUS：一个基于“草稿”进行文本生成、数据增强的“小天才”模型

前言：朋友们好啊，好久不见。最近半年比较忙，因此好久没有更新了。今年3月份，我开始了在MSRA NLC组的研究实习，如今转眼已经过去了9个月。这也是我读博士以来目前压力最大的一段时光，中间也有很多故事，这里暂不赘述，等日后有闲心了再详细分享给大家。今天想跟大家简单介绍一下我这过去9个月“养”出的一个模型——GENIUS。非常感激MSRA的老师们和我们上财AI实验室的导师们在这期间给予的指导和鼓励，感谢老婆在封城期间操劳家里的一切柴米油盐让我全身心科研，当然还有很多同学给予的帮助，这里就不一一列举啦。

03

随机森林算法

Bagging框架，即 Bootstrap Aggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。Bagging 算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。Bagging 方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。

01

【ICML2016】谷歌 DeepMind 论文下辑

【新智元导读】深度学习重要会议 ICML2016 接收谷歌 DeepMind ９篇论文，新智元系统整理，继上篇之后，本次邀请国家千人计划专家、平安科技数据平台部总经理肖京进行点评：《用记忆增强的神经网络进行单点学习》提出了新的存储读写更新策略；《深度生成模型中的单点泛化》延续了去年 Science 那篇小数据学习文章（Lake et. al.）的工作，不过，小数据学习（one-short learning）尚处于初步阶段，本文提出的方法还有待提高。其他３篇，《蒙特卡洛目标变分推断》提出了首个为重要性采样设计

05

Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations

With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations

02

Diffusion Models 10 篇必读论文（4）Classifier-Free Diffusion Guidance

经过 DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展，diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs，称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID）和真实度(IS)中权衡取舍。但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类器，而且是使用带噪声的图像来训练的，所以就不能用之前训练好的一般分类器，而且从形式上看，classifier-guided diffusion model 加了分类器后，有点类似 GANs 一样，加入了分类器梯度的对抗的机制，而 GAN 在这些数据上的 IS 和 FID 评价都不错，故不清楚是生成时分类器的引导起了作用还是训练时的对抗机制起了作用是利用生成过程和分类器梯度的对抗。针对这些问题，作者提出了一个 classifier-free guidance model，在一个模型中整合了 conditional 和 unconditional model，并通过调整两种模型的 score 的权重来在多样性(FID）和真实度(IS)中权衡取舍。

01

主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案

在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：

02

只知道GAN你就OUT了——VAE背后的哲学思想及数学原理

引言短短三年时间，变分编码器VAE（Variational Auto-encoder）同GAN一样，成为无监督复杂概率分布学习的最流行的方法。VAE之所以流行，是因为它建立在标准函数逼近单元，即神经网络，此外它可以利用随机梯度下降进行优化。本文将解释重点介绍VAE背后的哲学思想和直观认识及其数学原理。 VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制，在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似，其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实：对于一个目标概率分布，给定任何一种概率分布，总存在一个可微的可测

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭