Generative Programmi

Generative Adversarial Nets

**译文：**摘要通过对抗播来训练。训练和样本生成时

生成模型

反向传播

数据

原创

女王de专属领地

2023-06-27 22:35:20

133阅读

Recommender Systems with Generative Retrieval

TLDR: 本文提出一种新的生成式检索推荐系统范式TIGER。当前基于大规模检索模型的现代推荐系统，一般由两个阶段的流程实现：

人工智能

编码器

推荐系统

数据集

原创

AI世界印象

6月前

35阅读

机器学习 Generative Learning Algorithm (A)

引言前面几讲，我们主要探讨了如何对 p(y|x;θ) (即y 相对于x的条件概率)进行建模的几种学习算法，比如，logistic regression 对 p(y|x;θ) 进行建模的假设函数为 hθ(x)=g(θTx), 其中函数 g 为 sigmoid 函数。这一讲我们要讨论另外一类完全不同的学习算法。在介绍这类算法之前，我们先来看一个简单的分类问题，比如我们想要设计一个算法区分大象(y=1)

正态分布

拟合

数据分布

条件概率

数据

转载

mb5ffd6f9bd73a3

2015-05-08 17:06:00

140阅读

GAN（Generative Adversarial Networks）初步

1. Generator vs. Discriminator 首先需要指出的是生成式模型（generative models）和判别式模型（discriminative models）的区别： discriminative models：根据训练样本直接学习 p(y|x) generative models：首先学习特征向量与标签的联合概率分布 p(x,y)，再通过贝叶斯规则，转换为 p(y

数据

生成器

tensorflow

生成式

特征向量

转载

mob60475703a599

2017-04-19 11:47:00

77阅读

Generative& Discriminative model

Given (x1,y1),(x2,y2),....,(xn,yn);Discriminative 就是model p(y|x), 给定每

00

原创

mb649b884ce232e

2023-06-29 10:01:52

66阅读

GPT：Generative Pre-Training

1. 概述随着深度学习在NLP领域的发展，产生很多深度网络模型用于

深度学习

机器学习

词向量

语言模型

建模

原创

wx64898f817b745

2023-06-14 19:22:39

66阅读

Generalization and Equilibrium in Generative Adversarial Nets

Paper link: https://arxiv.org/abs/1703.00573 Blog link: http://www.offconvex.org/2017/03/30/GANs2/ Github: https://github.com/PrincetonML/MIX-plus-GAN

github

拟合

损失函数

原创

wx62d12289ce45b

2022-07-15 22:07:50

70阅读

GAN（Generative Adversarial Networks）初步

1. Generator vs. Discriminator首先需要指出的是生成式模型（generative models）和判别式模型（discriminative models）的区别： discriminative models：根据训练样本直接学习 p(y|x) generative models：首先学习特征向量与标签的联合概率分布 p(x,y)，再通过贝叶斯规则，转换为 p(y|x)

数据

生成器

tensorflow

生成式

特征向量

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mb5ffd7010f3b33

2017-04-19 11:47:00

66阅读

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Generative Graph Transformer论文简读

code:https://github.com/davide-belli/generative-graph-transformer文章目录介绍方法解码器编码

搜索

基线

编码器

原创

wx62b9325dd56a7

2022-06-27 17:18:44

263阅读

机器学习 Generative Learning Algorithm (B)

Naive Bayes在GDA模型中，特征向量x是连续的实数向量，在这一讲里，我们将要讨论另外一种算法用来处理特征向量x是离散值的情况。我们先考虑一个例子，用机器学习的方法建立一个垃圾邮件过滤器，我们希望用一种算法来甄别邮件的信息以确定该邮件是不是垃圾邮件，通过学习这个算法，我们将能建立自己的垃圾邮件过滤器帮我们对邮件进行分类，邮件分类只是一系列我们称之为文本分类中的一种。首先假设我们有一个训练集

垃圾邮件

特征向量

文本分类

最大似然估计

多项式

转载

mb5fe5608dce902

2015-05-21 17:26:00

48阅读

GAN（Generative Adversarial Nets）的发展

GAN（Generative Adversarial Nets），产生式对抗网络存在问题： 1.无法表示数据分布 2.速度慢 3.resolution太小，大了无语义信息 4.无r

语义信息

生成器

sed

原创

wx62d12289ce45b

2022-08-10 17:26:23

292阅读

[论文阅读] [vanilla GAN] Generative Adversarial Nets

Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[J]. Advances in neural information processing systems, 2014, 27. 引用：61648 原作者代码：GitHub - goodfeli/adversarial: Code and hype

生成式

生成器

GAN

原创

coderge

2023-11-03 15:57:33

101阅读

产生式编程（Generative Programming）方法介绍

　　软件业对软件工程期望之高，涉及高度的复杂性，高效的生产效率和质量，以及便于有效地维护和改进。但是，当前的软件工程并不能满足这些目标，现在很多开发更像手工作坊的“一种一个”的解决方案，而不像一个成熟的工程，而模型驱动和产品线工程就是应对这些问题的方法。在模型驱动开发（MDD）介绍中介绍过现在存在多种模型驱动开发方法，而Generative Programming - Me

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推荐原创

jingen_zhou

2010-10-10 08:04:51

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从贝叶斯模型（Bayes）到生成模型（Generative models）（生成式分类器，generative classifier）

0. 基于贝叶斯公式的生成式分类器生成式分类器（generative classifier）即是已知类别得样本： p(y=c|x,θ)∝p(x|y=c,θ)p(y=c|θ) p(x|y=c,θ) 称为类条件概率（class-conditional probability/density），定义了每个类别（y=c）中我们所期待得到的数据是什么样的。上述公式的等式形式如下：

生成式

过拟合

条件概率

贝叶斯公式

数据

转载

mb5fdb1266ce6df

2016-10-29 13:23:00

128阅读

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从贝叶斯模型（Bayes）到生成模型（Generative models）（生成式分类器，generative classifier）

生成式

过拟合

条件概率

贝叶斯公式

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mob604757069565

2016-10-29 13:23:00

212阅读

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生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)

目录一、生成对抗网络原理1、模型的起源2、模型的结构和损失函数二、对GAN的改进1、零和博弈2、非饱和博弈3、最大似然博弈三、GAN的训练四、GAN面临的问题1、很难达到纳什均衡点2、无法有效监控收敛状态3、模型崩溃4、不适合离散输出五、GAN的应用1、图像生成2、由文本生成图片3、超分辨Super-Resolution一、生...

生成器

数据

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最小化

代价函数

原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-13 09:45:49

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CGAN论文翻译---Conditional Generative Adversarial Nets

GAN是最近训练生成模型方法中很新颖的一种方式。在此基础上，我们提出

深度学习

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WonderKing66

2023-03-08 15:41:56

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GANs in the Wild: RealWorld Applications of Generative Adversarial Networks

1.背景介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种深度学习算法，由伊戈尔·Goodfellow等人于2014年提出。这种算法通过

大数据

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10月前

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生成模型generative model 生成模型算法

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

生成模型

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技术极先锋

4月前

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GAN：生成对抗网络 Generative Adversarial Networks

原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/YrmqVcNT_EmngG1ScAA6Rw)1原理对于生成对抗网络GAN，一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程，我们可以将生成模型和判别模型看作博弈的双方，比如在犯罪分子造假币和警察识别假币的过程中：生成模型G相当于制造假币的一方，其目的是根据看到的钱币情况和警察的识别技术，去尽量生成更加真实的、警察识别不出的假币。判别模型D相当

神经网络

深度学习

图像处理

原创

代码的路

2022-07-27 09:51:31

180阅读

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