对于一个分类问题，首先要有数据，然后需要找到一个模型f，定义loss function，最后找到表现最好的f的参数。 从概率上讲，分类问题其实就是根据训练数据估计新的数据属于哪一类的概率。...在讲概率生成模型前需要介绍高斯分布函数。 ? 输入是特征向量x，输出是x的概率，高斯函数的形状由均值和协方差矩阵决定。 ? ?...首先假定训练数据的点服从高斯分布，那么我们需要找到训练数据背后的高斯分布，这样就能够给出新数据的概率。 如何找高斯分布模型呢？——使用极大似然估计的方法。 ? ? 得到模型后就可以做分类了。 ?...改正后的模型准确率提高到74%，有意思的是分类边界变成线性的了。 ? 可能最开始你就有疑问为什么要假定是高斯分布？其实这是视情况而定的，你也可以对二元特征使用伯努利分布。...因为两个协方差矩阵是共享参数的: ? 最终得到z的表达式，其实是线性分类器。在概率模型中通过计算均值、协方差矩阵等来得到模型参数， 所以直接从训练数据中得到线性模型的参数不更好吗？ ?
然而，生成内容的逻辑错误和语义偏差问题，一直是制约其发展的关键瓶颈。生成对抗网络作为一种极具潜力的技术，如何在这一挑战中发挥作用，成为了学界和业界共同关注的焦点。...多模态信息融合：引入图像、音频等多模态信息，辅助生成对抗网络更好地理解文本的语义和逻辑。...通过多模态信息的融合，能够丰富文本生成的语义背景，使生成的文本在逻辑和语义上更加准确、生动。2. 强化学习与奖励机制：在生成对抗网络的训练过程中，引入强化学习的思想，为生成器设置明确的奖励机制。...挑战与展望尽管生成对抗网络在解决文本生成的逻辑错误和语义偏差问题上取得了一定的进展，但仍然面临着诸多挑战。生成对抗网络的训练过程仍然不够稳定，容易出现模式崩溃、梯度消失等问题，影响生成文本的质量。...文本生成任务对于语义理解和逻辑推理的要求极高，如何进一步提升生成对抗网络的语义理解能力和逻辑推理能力，仍然是一个亟待解决的难题。
概率潜在语义分析（probabilistic latent semantic analysis，PLSA），也称概率潜在语义索引（probabilistic latent semantic indexing...，PLSI） 利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法 最大特点：用隐变量表示话题 整个模型表示 文本生成话题，话题生成单词，从而得到单词-文本共现数据的过程 假设每个文本由一个话题分布决定...概率潜在语义分析模型 概率潜在语义分析 模型有生成模型，以及等价的共现模型 1.1 基本想法 给定文本集合，每个文本讨论若干个话题，每个话题由若干个单词表示 对文本集合进行概率潜在语义分析，就能够发现每个文本的话题...，以及每个话题的单词 话题是不能从数据中直接观察到的，是潜在的 1.2 生成模型 ?...概率潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性 2. 概率潜在语义分析的算法 概率潜在语义分析模型是含有隐变量的模型，其学习通常使用 EM算法。
最近，知名人工智能创业公司 Vicarious 在 Science 上发表的研究提出了一种全新概率生成模型。新的模型具有识别、分割和推理能力，在场景文字识别等任务上超过了深度神经网络。...通过系统神经科学的启示，我们引入了视觉的概率生成模型，其中基于消息传送（message-passing）的推断以统一的方式处理识别、分割和推理（Reasoning）。...图 2：RCN（Recursive Cortical Network）的结构。 上图（A）层级结构生成对象的轮廓，条件随机场（CRF）生成表面外观。...（B）轮廓层级相同的两个子网络通过复制特定父结点的子结点特征并连接它们到该父结点的旁边分支（laterals）而保持独立的分支连接。图中绿色矩形的结点是特征「e」的复制。...（C）表征正方形轮廓的三级 RCN，第二级特征表征着四个角，而每个角都使用四个线段的连接表示。（D）表征字母「A」的四级网络。 ? 图 4：传播与特征学习的过程。
该方案的重点是利用16线激光雷达构建的稠密点云地图和来自深度神经网络的最新语义标记图像（仅在公开可用的数据集上进行训练），在城市驾驶环境中自动生成密集的概率语义图，为道路、车道、人行道提供可靠的标签。...生成概率语义地图的道路特征提取和高清地图应用的处理流程 通过几何变换将局部点云地图和语义图像融合在一起，我们提出了一种概率映射，它可以解释每个网格的标签分布。...如图1所示，整体架构由语义分割、点云语义关联、语义映射和地图转换组成。 图像语义分割 使用DeepLabV3Plus[6]网络结构从二维图像中提取语义信息，训练标签如下 ?...构建概率语义地图 虽然带有语义标签的点云提供了场景的三维重建，但是这些标签也会受到噪声和语义标签小波动的影响。为了解决这一问题，使用语义点云构建并更新局部概率地图。 ?...如前所述，提取深度信息的方法是使用激光雷达实时生成的点云数据。采用相似的方法，将点云投影到语义图像框架上，建立语义点云和图像语义地图之间的关联。 ?
Ibrahim 内容提要 建立具有高质量对象掩模的大型图像数据集来进行语义分割是一项耗时耗力的工作。...在本文中，我们介绍了一个半监督框架，它只使用一小组全监督的图像(有语义分割标签和框标签)和一组只有边界框标签的图像(我们称之为弱集)。...本文的框架在辅助模型的帮助下训练初级分割模型，辅助模型由弱集生成初始分割标签，以及一个自校正模块，在训练过程中使用越来越精确的初级模型改进生成的标签。...在PASCAL VOC 2012和Cityscape数据集上进行实验，结果表明，本文使用小的全监督集训练的模型的性能与使用大型全监督集训练的模型相似，甚至更好，而注释工作量少了7倍。...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。...早前的方法已经将卷积网络用于语义分割[30,3,9,31,17,15,11],其中每个像素被标记为其封闭对象或区域的类别，但是有个缺点就是这项工作addresses。...我们证明了经过端到端、像素到像素训练的的卷积网络超过语义分割中没有further machinery的最先进的技术。...与此相反，先前的工作应用的是小规模、没有超像素预处理的卷积网。 语义分割面临在语义和位置的内在张力问题：全局信息解决的“是什么”，而局部信息解决的是“在哪里”。...我们通过空间采样之前方式描述的损失研究这种折中，以1-p的概率做出独立选择来忽略每个最后层单元。 为了避免改变有效的批次尺寸，我们同时以因子1/p增加每批次图像的数量。
在语法和语义上，这两个句子都符合一定的规则，但在语义上，第二个句子明显违背了常识，因为袜子通常不是涂抹在面包上的东西。...这个违背常识的地方不容易通过传统的语法规则捕捉到，而需要更深层次的语义理解。 这种理解不仅仅涉及到词汇的语义，还包括对真实世界的知识和常识的理解。...，试图学习到更深层次的语义和常识。 ...应用： 样本生成在生成式模型中非常重要，例如，在自然语言生成、图像生成、音乐生成等任务中，我们希望模型能够生成符合特定规律或者语境的新序列。 解决这两个问题的方法通常依赖于具体的序列概率模型。...这种分解的思想为使用自回归生成模型（如循环神经网络、变压器等）建模序列提供了理论基础。这些模型在每个时刻上生成一个新的变量，依赖于前面时刻的变量，从而能够捕捉到序列中的复杂依赖关系。
语义网络是由Quillian于上世纪60年代提出的知识表达模式，其用相互连接的节点和边来表示知识。节点表示对象、概念，边表示节点之间的关系。 image.png 语义网络的优点： 1....image.png 在语义网技术栈中，RDFS和OWL是RDF更上一层的技术，主要是为了解决语义网络的缺点3和缺点4，其提供了schema层的描述。...，它们的提出，使得语义网克服了语义网络的缺点。...尽管语义网络有这些缺点，还是有许多项目是基于语义网络的思想建立起来的。下面列几个比较出名和实用的项目： - WordNet。...相对于语义网络，语义网和链接数据倾向于描述万维网中资源、数据之间的关系。其实，本质上，语义网、链接数据还有Web 3.0都是同一个概念，只是在不同的时间节点和环境中，它们各自描述的角度不同。
因此上下文建模对图像语义分割的性能至关重要！ 而与以往基于卷积网络的方法不同，来自法国的一个研究团队另辟蹊径，提出了一种只使用Transformer的语义分割方法。 ?...要知道，就连取得了骄人成绩的FCN（完全卷积网络）都有“图像全局信息访问限制”的问题。...（卷积结构在图像语义分割方面目前有无法打破的局限） 而这次这个方法在具有挑战性的ADE20K数据集上，性能都超过了最先进的卷积方法！...那这次表现优异的Transformer语义分割，用了什么不一样的“配方”吗？...ViT采用纯Transformer架构，将图像分成多个patches进行输入，在很多图像分类任务中表现都不输最先进的卷积网络。 缺点就是在训练数据集较小时，性能不是很好。
图 1 大多数先前的方法都建立在生成对抗网络（GANs）之上，这可能很难训练，特别是在学习文本/音频与手势之间的多对多映射时。...我们通过一个两阶段框架来解决这个问题，包括语义感知生成器（SAG）和节奏感知生成器（RAG），在训练每个组件之后，我们可以首先从文本脚本生成手势，然后利用节奏感知网络作为强化器。...受到文本到运动的启发，我们将运动序列分割成固定的段，并将它们送入一个编码器-解码器式的Transformer进行运动生成。我们的网络包含3层编码器和解码器。...每个Transformer层的潜在维度为512，前馈层的维度为1024。为了整合语义感知信息，我们使用预训练的ViT-B/32的CLIP作为文本嵌入网络，获得整个脚本序列的512维语义特征。...然而，仅仅调整生成动作的时间信息并保持其他内容不变存在困难，因此我们利用了基于扩散的模型。与原始的MDM不同，我们使用了N层基于MLP的网络构建，它生成更好的节奏并产生更平滑的结果。
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。
提出语义区域自适应归一化（SEAN），它是条件生成对抗网络的简单但有效的构建块（条件是描述输出图像中的语义区域的分割mask）。...本文解决的是语义场景生成任务。在全局图像级别生成方法中，一个挑战是生成小物体和细致局部的纹理。...为此这项工作考虑在局部上下文中学习场景生成，并相应地设计一个以语义图为指导、局部的特定类生成网络，该网络分别构建和学习专注于生成不同场景的子生成器，并能提供更多场景细节。...为了学习更多的针对局部生成的、有辨识力的类特定表征，还提出了一种新颖的分类模块。为了结合全局图像级别和局部特定类生成的优势，设计了一个联合生成网络，其中集成了注意力融合模块和双判别器结构。...5 【基于全景图生成】Panoptic-based Image Synthesis ? 提出一种全景感知图像合成网络，以生成以全景图（语义和实例信息统一起来）为条件的高保真度和真实感图像。
在借鉴人类学习方法的基础上，提出了一种基于协作学习的语义分割方法。我们使用两个相同的网络和路径在两个网络之间发送特征映射。同时训练两个网络。...框架结构 我们准备两个网络，并引入两个网络之间的连接，从顶部网络获得的特征映射可以发送到底部网络，并将两个特征映射连接起来。由于这两个网络都训练来解决分割问题，为任务寻址好的信息被发送到底层网络。...因此，底层网络可以利用从顶层网络获得的好的特征映射来解决任务，而底层网络则专注于顶层网络无法解决的问题。由于底层网络将上层网络获得的特征图进行拼接，拼接后的特征图中滤波器的数量比原网络多出两倍。...集成网络使用两个相同的cnn。集成网络与我们方法的区别如图2 (a)所示。 ? 图1合作网络的结构 ? 图2集成网络(a)和提出的协作网络(b)(c)结构 实验结果 ?...在实验中，我们将图2(a)所示的网络集成与提出的协作网络进行了比较。所提出的两种连接方法比两种网络集成的方法更精确。通过两种实验验证了该协作网络的有效性。
矩同样催生了矩生成函数(moment generating function)，它是求解矩的一样有力武器。 在了解矩生成函数之前，先来回顾幂级数(power series)。...我们通过幂级数的形式证明了，对矩生成函数求导，可以获得各阶的矩。相对于积分，求导是一个容易进行的操作。 矩生成函数的性质 矩生成函数的一面是幂级数，我们已经说了很多。...矩生成函数的另一面，是它的指数函数的解析形式。...当然，你也可以通过矩的定义来求矩。但许多情况下，上面指数形式的积分可以使用一些已有的结果，所以很容易获得矩生成函数。矩生成函数的求解矩的方式会便利许多。...矩生成函数的这一定义基于期望，因此可以使用期望的一些性质，产生有趣的结果。
其实他已经搭建了一个生成模型，他从训练数据集中估计出了黑球概率这个参数，接着调整盒子中黑球的数量，然后以后需要产生样本时，只需在他复刻的盒子中有放回采样即可。...这只是一个十分简单的例子，实际使用极大似然法时要复杂得多，但是其本质是一样的。 2 极大似然法 在生成模型中，概率密度函数p(x)一直扮演着核心的位置。...我们先介绍使用极大似然估计的生成模型，充分理解极大似然原理对理解生成模型有非常重要的意义。...下图的左边分支均为显式概率模型，其中完全可见置信网络模型对pg(x;θ)做出了形式上的假设，而流模型则通过定义一个非线性变换给出了pg(x;θ)的表达式，这两个模型其实都给出了似然函数L(θ)的确定表达式...统计机器学习 总结 本期带大家学习了非常有用的极大似然法，它对于我们深刻理解生成模型有非常重要的意义。下一期我们将对完全可见置信网络进行探讨。
它的强大之处在于生成的解释具有丰富的统计信息，能够以条件概率的形式自然的表达出节点之间的依赖关系。 ?...给定一个要解释的预测，PGM-Explainer 能够识别关键的图组件，并以近似于该预测的概率图模型的形式生成一个解释。...论文的理论分析表明，PGM-Explainer 生成的概率图模型包括了目标预测的马尔科夫毯，即包括了其所有的统计信息。...本文的理论分析表明，如果存在一个通过扰动 GNN 的输入而生成采样数据的完美映射，PGM-Explainer 生成的贝叶斯网络总是包括目标预测的马尔科夫毯。...贝叶斯网络 贝叶斯网络[29]是一种通过有向无环图表示变量间条件依赖关系的概率图模型。给定采样数据搜索贝叶斯网络的高效算法(即结构学习)被广泛研究[28，30]。
盒子抽球 假设两个盒子，各装了5个球，还得知随机抽一个球，抽到的是盒子1的球的概率是三分之二，是盒子2的球的概率是三分之一。...从盒子中蓝色球和绿色球的分配可以得到：在盒子1中随机抽一个球，是蓝色的概率为五分之四，绿的的概率为五分之一，同理得到盒子2的信息。 现在求随机从两个盒子中抽一个球，抽到的是盒子1中蓝色球的概率是多少？...因为有了这个model，就可以生成一个x，可以计算某个x出现的几率，知道了x的分布，就可以自己产生x。...79个点，任意期望和协方差矩阵构成的高斯分布，都可以生成这些点。...当然，像图中左边的高斯分布生成这些点，比右边高斯分布生成这些点的几率要大。那给一个μ 和 ，它生成这79个点的概率为图中的 ， 也称为样本的似然函数。
作者 | 蒋宝尚 编辑 | 陈彩娴 现在合成照片的真实感在某些程度上已经比真的还真，在这其中，GANs（生成性对抗网络）和变分自动编码器功不可没。...到近期，StyleGAN v2以及BigGAN已经可以生成跟真实图片几乎没有差异的图片。这就向我们提出了问题，即神经网络为什么可以从大量数据中学到关于实际数据的分布，并可以生成如此真实的图片。...生成模型本身其实是一个卷积网络，每一层有很多的卷积神经元，通过逐渐把特征图放大，最后变成一张图片。这里就带来一个问题：为什么网络可以把一个完全噪声的向量变成一张图片？...然后我们可以从隐空间里面进行采样，把这些采样出来的向量放到生成器之中，进行图片生成，后面可以再接一个现有的分类器，给生成的图片打上一个具体的语义标签（比如性别标签）。...然后可以进行插入操作，如下动图所示，可以生成一个渐变的人脸图片。即可以调整不同人脸的语义特征，从而实现从一个人脸到另一个人脸的生成过程。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.07927 引言 最近的研究表明，深度神经网络对于精心设计的对抗样本前展现出脆弱性。...这些仅由微小扰动得到的对抗样本，有助于研究人员理解并发现神经网络的潜在漏洞。 现有工作大部分致力于加入像素级别的扰动或是对图像进行空间上的变换。...SemanticAdv 包含语义属性编辑、特征映射插值和对抗样本生成三部分。 语义属性编辑 在语义属性编辑的过程中，研究人员需要使用条件生成器用于语义图像编辑。...通过对目标的原始属性和替换后的属性进行插值，再将插值后的结果作为新的目标属性送入生成网络，可以控制属性替换的程度。 作者提出在特征层插值来进行语义编辑。生成模型可以被拆分成两个部分：编码器和解码器。...每张原始图片生成 17 张对抗样本图片。 结果 在图 3 中，作者列出了所选取的 17 个不同的语义属性相对的人脸生成图片以及受语义属性攻击的图片。
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