生成模型是深度学习领域的一类模型，它们的目标是学习如何生成数据的分布，从而能够生成新的、与真实数据类似的样本。以下是一些主要的生成模型：生成对抗网络（GANs）:GAN由两个部分组成：生成器（生成新数据）和判别器（区分真实数据和生成的数据）。这两部分在训练过程中相互竞争，提高彼此的性能。 应用：图像生成、艺术创作、数据增强、风格迁移等。变分自编码器（VAEs）:VAE是一种基于贝叶斯推理的生成模型
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2024-09-24 10:14:13
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移动办公除了可以满足移动OA、移动CRM、移动ERP等通用的手机移动办公应用之外，还可以扩展到多个行业移动信息化领域，如移动执法、移动税务、移动保险、移动采编、移动物流、移动销售等。 1、移动执法： 执法工作的开展和管理一直是全社会关注的话题，大量的公安、交通、城管、质监、海关、工商、消防、药监、环保、文化等政府执法部门的工作人员，经常需要在事发第一现场进行执法工作，而执法人员经常受制
基本数据类型一. 列表(list) 能装东西的东西就是列表, 在列表中的数据是没有限制的, 大小基本是够用的. 列表用[]来表示, 在列表中每个元素之间用逗号隔开. 列表也有索引和切片, 和字符串是一样的. 例如: 索引: list = ["游戏",
OpenAI 3D 模型生成器Point-E极速体验3090显卡，极速体验三维模型生成，体验地址：Gradio文本生成图像的 AI 最近已经火到了圈外，不论是 DALL-E 2、DeepAI 还是 Stable Diffusion，人人都在调用 AI 算法搞绘画艺术，研究对 AI 讲的「咒语」。不断进化的技术推动了文生图生态的蓬勃发展，甚至还催生出了独角兽创业公司 Stability AI。本周，
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2024-05-13 09:38:00
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最初知道生成模型与判别模型是从GAN里听到的，分别训练一个生成模型和判别模型，然后进行对抗，提升总体模型的性能，这是一个令人惊叹的创新和突破。这里总结一下生成模型和判别模型的特点和不同 目录一、判别模型和生成模型的思想二、判别模型和生成模型的概率描述2.1 判别模型2.2 生成模型三、更多资源下载 一、判别模型和生成模型的思想拿一个分别男女的二分类问题来说，判别模型就是要找到区分男女的划分边界，而
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2024-03-20 20:04:18
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1.什么是移动端？ 移动端是可以移动的设备都可以称之为移动端：手机，pad，kindle，电话手表 2.如何查看移动端的页面 设备
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2024-03-15 05:08:57
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生成模型与判别模型区别，以及各自的优缺点
作者：szx_spark监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。生成模型生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\)，然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型，即生成模型：\[P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}
\]这样的方法之所以称为生成
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2024-01-18 16:02:47
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近期流行的生成模型本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。1. Generative Adversarial Nets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如
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2024-05-09 08:40:38
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近期流行的生成模型本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。1. Generative Adversarial Nets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如
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2024-08-15 16:19:25
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1、生成模型首先回顾一下生成模型要解决的问题：如上图所示，给定两组数据z和x，其中z服从已知的简单先验分布π(z)（通常是高斯分布），x服从复杂的分布p(x)（即训练数据代表的分布），现在我们想要找到一个变换函数f，它能建立一种z到x的映射f:z–>x，使得每对于π(z)中的一个采样点z，都能在p(x)中有一个（新）样本点x与之对应。如果这个变换函数能找到的话，那么我们就实现了一个生成模型的
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2024-05-28 11:27:19
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作者 | 郑童、鲍慧雯单位 | 东北大学自然语言处理实验室引言扩散模型（Diffusion Models, DM）在文本到图像生成领域备受瞩目，目前已完全超过了上一代主流生成范式生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)。相比于GAN，扩散模型可以具有以下如下几个特点：1）完备的理论基础；2）灵活的架构设计；3
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2024-05-04 15:41:54
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Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波 形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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生成模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。一般将隐变量z可视为公式中的y。典型的生成模型如朴素贝叶斯。判别模型：数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。如k近邻、决策树、SVM直接面对预测，往往准确率较高。1. AutoEncoder即N层的神经
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2024-06-19 10:47:10
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1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
1.生成模型算法判别模型：由数据直接学习决策函数f(x)或条件概率分布p(y|x)，将其作为预测的模型。判别模型关心给定输入X，应该预测什么样的输出Y，直接建立输出输入X与输出Y的映射(map)，其结果是找到一条直线（曲线），将两个样本区分开来。判别模型包括： 1、k近邻2、感知机3、决策树4、Logistic回归5、最大熵模型6、支持向量机7、提升方法8、条件随机场生成模型：区别于判别
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2024-05-07 15:30:02
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无论是分析哲学还是欧洲大陆哲学，都重视研究语言，这是当代西方哲学的一个重要特征，语言不能脱离世界，语言只有表现世界才有它正真的存在。当代美国语言大师乔姆斯基首创了转换生成语法理论，正是这种转换生成语法在语言中挑起了一场革命。它标志着西方语言学的研究，尤其是美国的语言学界研究进入了一个崭新的时代，即乔姆斯基时期。一、乔姆斯基“革命”乔姆斯基的转换生成语法所研究的不是语言现象，也不是人们的语言运用，而
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2024-05-15 20:41:14
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本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型，会用到Logistics Regression 和 几率模型首先介绍一下，判别式模型是完全根据数据得出结果，而生成式模型会有人为设定的条件建立模型，再通过利用假设建立的模型得出结果。Generative (生成式模型)例： 利用iris数据进行分类
本文仅仅才用了target0和target1，且仅仅利用了前两种属性（便于可视化）数据可视化利用生成式建立模型
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2024-05-13 10:32:09
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本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型，会用到Logistics Regression 和 几率模型首先介绍一下，判别式模型是完全根据数据得出结果，而生成式模型会有人为设定的条件建立模型，再通过利用假设建立的模型得出结果。Generative (生成式模型)例： 利用iris数据进行分类 本文仅仅才用了target0和target1，且仅仅利用了前两种属性（便于可视化）数据可视化 利用生成式建立模
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2024-08-15 15:08:46
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评价指标Inception Score（IS）计算这个 score 需要用到 Inception Net-V3，评价一个生成模型，需要考虑两个方面的性能：是否清晰。是否多样。生成的图片不够清晰，说明生成模型表现欠佳。而如果生成的图片不够多样的话，只能生成有限的几种图片，即陷入了 mode collapse，也说明模型表现欠佳，如下图只学到了其中的一个分布。IS 的评价方法如下：把生成的图
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2024-08-15 16:33:12
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区分生成模型和判别模型
学习资料：《统计自然语言处理》、《自然语言处理入门》生成模型摸透了数据的分布情况，模拟的数据生成对\(P(X,Y)\)建模这里我们主要讲分类问题，所以是要对每个label（都需要建模，最终选择最优概率的label为结果，所以没有什么判别边界。（对于序列标注问题，那只需要构件一个model）中间生成联合分布，并可生成采样数据。生成式
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2024-04-24 17:37:57
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