❝ 一种常见的分类方法可以将机器学习模型分为「判别式」和「生成式」两种。判别式模型如KNN、SVM、决策树等，强调直接从数据中学习决策函数；而生成式模型如HMM、Bayes等，则强调学习数据生成的规律（分布）从而更好地对数据进行表征建模。 生成式模型由于能够学习数据的隐含特征表示，因此在近些年得到了长足的发展，在机器学习领域愈来愈重要。本文主要介绍常见的生成模型，并着重分析VAE、GAN和流模型这
摘要 生成模型中像VAE和GAN，它们的本质目标其实是差不多的，都是希望能够建立一个从隐变量Z生成目标数据X的有效的模型。换句话说，假设存在一些常见的分布Z(如正态分布或者是均匀分布)，然后希望训练出模型使得这个模型他可以将原来的概率分布映射到训练集(如图片)的概率分布；核心思想就是一个概率分布之间的变换。 (这里移用一下知乎的图)图
本章涵盖生成式人工智能模型及其基于特定应用的分类列出可用模型、了解其功能并选择合适模型的过程OpenAl 提供的 Completion API 和 Chat Completion API、它们的关键属性以及如何使用这些 API 来创建聊天机器人和写作助手等应用程序完成和聊天完成 API 的高级选项可帮助我们引导模型，从而控制生成 - 例如，使用 Logit Bias 影响令牌概率，并使用存在和频率
变分推断、VAE、GAN EM 算法、VAE、GAN、AAE、ALI (BiGAN) 都可以作为变分推断的某个特例。标准的 GAN 的优化目标是不完备的，这可以解释为什么 GAN 的训练需要谨慎地选择各个超参数，当然改善这种不完备性并增强 GAN 训练的稳定性的一种常用方法就是增加一个正则项。 对抗自编码器（Adversarial Autoencoders，AAE）和对抗推断学习（Advers
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2024-05-13 11:31:21
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2.1 Auto-encoder先来看Auto-Encoder也就是我们说的AE，它的主要思路是把输入的vector编码成code，再把code解码成vector. 其中的编码器和解码器部分一般是Neural Network，可以是简单的线型神经元，也可以是CNN。为了训练函数用p-范数做损失函数： L=∥x−G(z)∥p
L
1、模型文字是基于工作平面的三维图元，是可以调节厚度的三维文字模型。可以在项目环境中或者族编辑器环境中添加模型文字，模型文字不能用于只能以二维方式表示的族。2、添加模型文字2.1 设置工作平面。因为放置模型文字时不能选择工作平面，所以要提前设置工作平面。2.2 点击建筑选项卡中模型面板的模型文字命令，或者点击结构选项卡中模型面板的模型文字命令。在编辑文字对话框中输入需要的文字内容，点击确定。2.3
nlp文本建模算法 This is part 3 of a 4 part post. Until now we have talked about: 这是4部分帖子的第3部分。 到目前为止，我们一直在谈论： Pre-processing and Cleaning 预处理和清洁 Text Summarization 文字摘要 Topic Modeling using Latent Dirichle
系列文章链接：AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于 VQ-VAE】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于Diffusion Model】导言AI 艺术生成已经开始走进大众的视野中。在过去一年里，出现了大量的文本生成图像模型，尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 的出现，带起了一股 AI 艺术创作热潮，甚
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2024-05-13 12:47:55
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GAN简介及原理分析生成式对抗网络（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，下文简写G）和判别模型（Discriminative Model，下文简写D）的互相博弈学习产生相当好的输出。判别模型（D）的任务就是判断一个实
能根据文字生成图片的 GAN，深度学习领域的又一新星 2017-01-12 DataCastle数据城堡 2014 年 6 月，Ian Goodfellow 等学者发表了论文《Generative Adversarial Nets》，题目即“生成对抗网络”，标志着 GAN 的诞生。 2015 年还名不见经传的 GAN ，在 201
1.tensorflow模型文件1.1 CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示： 这种格式文件是由 tf.train.
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2024-09-26 09:41:50
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本文章对文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成式文本摘要的模型，其采用的两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要的借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成的过程
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2024-05-05 19:42:31
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摘要： 想要在没有任何问题的情况下生成文本，而无需自己构建和调整神经网络吗？赶紧来看看textgenrnn项目吧，它只需几行代码就能轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂度文本生成神经网络。 备注：源代码支持英文语料，我进行了修改支持中文语料https://github.com/jinjiajia/textgenrnn-chinese正文： textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生
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2024-03-26 11:06:40
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文本自动生成研究进展与趋势CCF 中文信息技术专业委员会万小军 冯岩松 孙薇薇北京大学计算机科学技术研究所，北京摘要我们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本到文本的生成、意义到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成等。上述每项技术均极具挑战性，在自然语言处理与人工智能领
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2024-05-21 19:00:13
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使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。 隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域
目录 广义的文本生成，其他数据源转换成文本 机器翻译的历程 机器翻译的历程 规则、统计、神经网络 RNN的结构 transformer的结构 encoder编码 self-attention 多层迭代 并行计算，距离更短 优势，flops，每秒的浮点数运算次数 困惑度，LSTM并不是参数量越大效果越好 参数量越来越大性能瓶颈 API》算子》cuda kernel 原因 优化方向 形象比喻算子融合
# Python中实现文本生成模型的指南
作为一名刚入行的开发者，文本生成模型可能会显得有些复杂。然而，若将其分解成几个清晰的步骤，整个过程便会变得简单易懂。本文将为你提供实现文本生成模型的指导，包括每一步需要的代码和详尽的注释。
## 整体流程概述
文本生成模型主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
将人工智能 (AI) 融入软件测试将彻底改变游戏规则，可以显著提高效率和有效性。本文利用 OpenAI 的文本生成模型（text generation model），特别是 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4-turbo-preview，在 Google Colab 中构建文本生成模型，重点关注测试自动化用例。示例1：自动生成测试用例我们的用例围绕软件应用程序测试用例的自动生成展开。通过采
流程图/思维导图让工作变得高效。但是，绘制流程图/思维导图的方式能不能更高效一些呢？比如，随手敲字，就自动生成简洁明了的可伸缩矢量图。现在，一款名叫flowchart.fun的网页工具，就实现了这样的功能。像这样敲下一行文字，就能自动生成一个框图，输入的文字即为图上显示的文字。而想要绘制下一级框图，另起一行，用缩进就能控制：这样一个小工具，已经在GitHub上获得了300+的标星。并且，它能实现的
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。1. 基础：文本生成模型的标准框架文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN经典B
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2024-07-16 15:34:47
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