Generative Adversarial Networks 上一篇讲述了VAEs（变分自编码器），那么这次继续学习一下另一个生成模型——GANs。
这里我们将建立 一个对抗生成网络 （GAN）训练MNIST,并在最后生成新的手写数字。
来自deepmind大神的演讲，https://www.youtube.com/watch?v=H4VGSYGvJiA，首先是五种对于数据分布的操作，非常有借鉴...
Conditional generative adversarial nets. Computer Science, 2672-2680.
The new generative AI search will eventually combine the best of traditional search with generative AI
在概率统计理论中， 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模...
OCI（Oracle Cloud Infrastructure）提供的Generative AI Service是完全管理的服务，提供一组可定制的LLM、用户可以通过一个API构建生成式AI应用程序。...Generative AI Service用于大规模地理解、生成和处理人类语言。例如，生成文本、摘要、数据提取、分类、对话等等。...OCI Generative AI Service使用T-Few fine tuning进行快速高效的定制。...OCI Generative AI Service的微调工作流程 OCI Generative AI Service的推理工作流程 专用AI集群 专用AI集群是基于GPU的计算资源，用于托管用户的微调和推理的工作负载...OCI Generative AI Service建立一个专用AI集群，包括专用的GPU和专用的RDMA集群网络用以连接这些GPU。GPU被分配用户的生成式AI服务后将与其他的GPU隔离。
Generative Face Completion CVPR 2017 https://arxiv.org/abs/1704.05838 Code: https://github.com/Yijunmaverick
- Generative AI - A powerful new class of large language models is making it possible for machines...Generative AI is well on the way to becoming not just faster and cheaper, but better in some cases than...Therefore, Generative AI has the potential to generate trillions of dollars of economic value....However, they are not expressive enough for general-purpose generative tasks....Despite these limitations, the earliest Generative AI applications begin to enter the fray.
Generative Pre-Training（GPT）[2]也是在2018年提出的实现对多义词建模的语义模型，与ELMo相同的是，在GPT中，也是采用了两阶段的过程，第一阶段是利用无监督的方式对语言模型进行预训练...Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018.
image.png image.png
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...
GAN基础理论 具体内容详见：【论文复现】Generative Adversarial Nets（GAN基础理论） 2.1 算法来源 作者：Mehdi Mirza, Simon Osindero 摘要...： Generative Adversarial Nets were recently introduced as a novel way to train generative models....In this work we introduce the conditional version of generative adversarial nets, which can be constructed
传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性...
本文探讨了小数据模式下的目标检测，由于数据稀有和注释费用的原因，只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战，因为机器学习被应用于许多新任务，在这些任...
Generative models, on the other hand, have benefited less from hi- erarchical models with multiple layers
论文地址 代码地址 CoGAN 论文地址 代码地址 ProGAN 论文地址 代码地址 WGAN 论文地址 代码地址 SAGAN 论文地址 代码地址 BigGAN 论文地址 代码地址 上面内容整理自《Generative...百度百科+维基百科 百度百科版本 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。...模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模...
作者： Zhengqi Li 等 论文题目：Generative Image Dynamics 论文链接：https://generative-dynamics.github.io/static/pdfs
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
