这是基本的数学加法运算。{'role': 'system', 'content': '你是一个知识渊博的助手,请帮助用户解答问题'},{'role': 'system', 'content': '你是一个知识渊博的助手,请帮助用户解答问题'},{'role': 'user', 'content': '1+1等于几'},{'role': 'user', 'content': '1+1等于几'}{'r
它来了,Qwen团队开源推理大模型-QwQ最近国内的类o1系列模型疯狂发布,deepseek、kimi、skywork都发布了,现在Qwen也来了。今天Qwen团队也发布了推理大模型,不叫o1,叫QwQ,发音为 /kwju:/ ,与单词 “quill” 的读音近似。本次开源的是32B级别的模型,专注于增强AI推理能力,是实验性研究模型,目前为预览版本,也在疯狂迭代中,期待后面开源更强的模型。依然老
从发布对标GPT-4的MoE模型到开源轻量级模型,从垂直场景的快速落地到资本市场的青睐,DeepSeek似乎正在复刻OpenAI早期的颠覆性轨迹。DeepSeek的突围始于对模型架构的前瞻性布局。这种“小而美”的路线直击行业痛点——当OpenAI等巨头陷入“模型越大越好”的军备竞赛时,DeepSeek选择用效率换规模,为中小企业和开发者提供了高性价比的解决方案。这种“先发者红利”使其能持续吸收数据
Ollama是一个专为在本地运行大型语言模型而设计的开源框架,具有简化部署、轻量级和功能齐全等特点。用户可以通过简单的安装指令在本地运行开源大型语言模型,并支持从官方网站上获取丰富的示例模型。同时,Ollama还提供了命令行工具,方便用户进行模型的运行、管理和自定义等操作,极大地提高了用户的使用效率。
DeepSeek是一个集成了先进深度学习算法和技术的研究平台,旨在为研究人员、工程师和企业提供强大的工具和支持,以加速深度学习模型的研发与部署。该平台不仅提供了一系列预训练模型和数据集,还支持用户根据自己的需求定制和优化模型,从而实现更加精准和高效的解决方案。
DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式,通过修改配置,您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API,或使用与 OpenAI API 兼容的软件。通常 1 个中文词语、1 个英文单词、1 个数字或 1 个符号计为 1 个 token。但因为不同模型的分词不同,所以换算比例也存在差异,每一次实际处理 token 数量以模型返回为准,您可以从返回结果的
大模型学习,详细解释大模型问答助手部署和相关知识,包含rag框架、模型本地部署
由于在实际使用中遇到了多种形式的GANLoss,就整理了以下常用的四种GANLoss在应用中的区别,包括'vanilla', 'lsgan', 'wgan', 'hinge'。
AnimeGANv3出自论文"A Novel Double-Tail Generative Adversarial Network for Fast Photo Animation.", 它是继AnimeGAN之后又一力作。文中称AnimeGANv3的模型名为DTGAN。其源码和论文手稿已开原在GitHub。论文的出版会在2024年1月1日,由日本的期刊发表。AnimeGANv3的研究工作历时2年
条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,简称cGAN)是一种深度学习模型,属于生成对抗网络(GAN)的一种变体。它的基本思想是通过训练生成器和判别器两个网络,使生成器能够生成与给定条件相匹配的合成数据,而判别器则负责区分真实数据和生成数据。cGAN在生成器和判别器的结构上引入了条件信息,使得生成过程可以受到外部条件的控制。生成器负责从
信息最大化生成对抗网络(InfoGAN)通过引入信息瓶颈理论,有效提升了生成模型的可控性和可解释性,拓宽了GAN在无监督学习、半监督学习及特定任务生成领域的应用。尽管面临训练稳定性和互信息精确度等方面的挑战,但随着研究的深入和技术的进步,如更先进的网络架构、优化算法和正则化技术的应用,InfoGAN有望在未来的生成模型研究中继续发挥重要作用。此外,探索如何将InfoGAN的可控生成特性应用于更多复
上一篇文章,我们详细讲解了StyleGAN的原理。这篇文章,我们就来讲解一下StyleGAN2,也就是StyleGAN的改进版。①Pytorch版本,非官方PS:推荐看代码②,里面对每行都进行了注释。【图像风格混合——StyleGAN2原理解析-哔哩哔哩】
【Pytorch深度学习实战】(10)生成对抗网络(GAN)
经典神经网络(8)GAN、CGAN、DCGAN、LSGAN及其在MNIST数据集上的应用
上一篇,我们讲了PGGAN的模型原理,本章我们就来讲解一下StyleGAN,这个模型能够自由控制图像的风格,细节变化等等,生成用户想要的图像,甚至从某种程度上说,其可以实现AI换脸。PS:这篇文章其实我做了很多功课,本来不想写的。因为对于我这种水平的人来说,论文太难理解,不仅翻译过来语句不顺(本人英语不好,只能看机翻的版本),里面的原理部分也感觉相当抽象。本来想在网上搜一些文章来看一下,结果很多文
Pix2pixgan本质上是一个cgan,图片x作为此cGAN的条件,需要输入到G和D中。G的输入是x(x是需要转换的图片),输出是生成的图片G(x)。D则需要分辨出(x,G(x))和(x,y)pix2pixGAN主要用于图像之间的转换,又称图像翻译。...
因果关系推理,相关关系,求解思路大转变。DAG-GNN,DAG-GAN
SKY12208-478LF-EVBSkyworks Solutions, Inc.MAX4754AEVKIT+Analog Devices / Maxim IntegratedTPS1HTC30EVMTexas InstrumentsEVAL-ADG1534EBZAnalog DevicesADRF5347-EVALZAnalog DevicesMAX14916PMB#Analog Device
十几行代码教你使用CTGAN模拟生成表格数据(源码)
(GAN)的应用非常广泛,近年来,对GAN的研究也越来越多,成为深度学习中最为活跃的领域之一。我在本文中对GAN网络的主要应用进行详细梳理,共总结出近20种应用,给出了代表性论文。生成图像数据集的示例 Generate Examples for Image Datasets示例一Ian Goodfellow等人在原始论文中描述了生成新的可信样本的应用。在2014年的论文“ Generat
1.背景介绍在深度学习领域,自编码器和生成对抗网络是两种非常重要的神经网络架构。这两种架构都有着独特的优势和应用场景,在图像处理、自然语言处理等领域都取得了显著的成果。本文将从以下几个方面进行详细阐述:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践:代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结:未来发展趋势与挑战附录:常见问题与...
1.背景介绍深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一,它在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面取得了显著的成果。然而,深度学习模型的性能依然受到数据质量和量的影响。在实际应用中,数据集往往不足以满足模型的训练需求,这就需要进行数据增强。数据增强是指通过对现有数据进行处理,生成新的数据,以提高模型的性能。在本文中,我们将介绍一种基于生成对抗网络(GAN)的数据增强方法,以提高深度学习模型...
GAN(Generative Adversarial Network)对抗神经网络是一种深度学习模型,由一对神经网络组成:生成器和判别器。生成器的目的是学习生成数据的分布,它将随机噪声作为输入并生成与真实数据相似的输出。判别器的目的是学习将生成器生成的数据与真实数据区分开来。生成器和判别器在训练过程中相互对抗,生成器尝试生成越来越真实的数据来欺骗判别器,而判别器尝试识别哪些数据是真实的哪些是生成的
import os# 生成器损失定义self.mse_loss = nn.MSELoss() # MSE损失self.tv_loss = TVLoss() # TV平滑损失# 对抗损失# 感知损失# 图像MSE损失# TV平滑损失# TV平滑损失生成器损失总共包含4部分,分别是对抗网络损失,逐像素的图像MSE损失,基于VGG模型的感知损失,用于约束图像平滑的TV平滑损失。
在当今这个数据驱动的时代,时间序列数据的预测成为了决策者洞察未来、制定策略的重要工具。从股市的起伏到气候的变化,从交通的流量到能源的需求,时间序列数据无处不在,其预测的准确性直接关系到资源的有效配置和风险的合理规避。在众多预测方法中,基于反向传播(BP)神经网络的时序数据预测因其强大的非线性映射能力和自适应学习特性,成为了研究者和实践者关注的焦点。
强化学习(reinforcement learning)是机器学习的一个重要分支,是一门多领域交叉学科,它的本质是自行解决决策问题,并且能进行连续决策。强化学习有四个主要组成部分∶1.代理(Agent)reward action state2.环境(Environment)3.行动(Action Environment)4.奖励(Reward)简而言之,强化学习是一个让代理在环境中不断尝试各种行动
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)自2014年由Ian Goodfellow及其同事首次提出以来,便成为了深度学习研究领域的热门话题。GAN通过其独特的生成模型与判别模型的对抗性训练机制,为人工智能特别是计算机视觉、自然语言处理等领域带来了革命性的进展。本文将详细介绍GAN的提出背景、基本原理、数学公式及其应用领域。
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等,资料免费分享!
条件生成对抗网络”(Conditional Generative Adversarial Nets)ACGAN最直观的功能便是既可以生成图像又可以进行分类。它是一种深度学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出生成对抗网络(GAN)的基础上进一步发展而来。ACGAN在原始GAN的基础上加入了条件控制,使得生成过程可以受到额外信息的指导,从而能够生成具有特定属性或者风格的数据。
研究强化学习,模型跑出来后,被运行效果惊呆了。
接自上篇博客 高级生成对抗网络 (I)
GAN(Generative Adversarial Network)是一种生成模型,由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。GAN的基本思想是通过让生成器和判别器相互对抗来学习生成真实样本的能力。生成器的作用是将一个随机噪声向量作为输入,通过一系列的神经网络层逐渐将其转化为一个与真实样本相似的输出。生成器的目标是尽量使生成的样本被判别器误认为是真实
本代码采用MNIST手写数字数据集(训练集60000个,测试集10000个,本例中采用巡训练集数据),可实现数据集自动下载,epoch次数为200,单个epoch中有938个batch,batch_size为64,每间隔400个batch输出一个生成器学习的图片,生成器迭代1次、5万次、10万次、15万次等。这个图是作者当时研究CGAN画的,从代码流程来看,GAN和CGAN是一样的,两者的区别在于
3、生成回的值和原值要相似,有cycle-consistency loss。1、循环生成,不介意是否对应,可以不用pair数据。2、x生成y,y再生成x。一、CycleGAN。4、互为生成互为鉴别。
解决强化学习在训练样本中出现的整体工作效率滞后问题提出基于生成对抗网络的强化学习算法主要内容将真实经验样本集作为模板,生成理论上可行的虚拟样本,通过智能体agent进行一次训练,智能体agent会将好的虚拟样本并入到真实样本集当中,提高训练样本的质量结果对比Q学习算法,其输出的目标函数收敛次数大约少于40次httpshttpshttps。...
深度学习是一种机器学习方法,它试图模拟人脑中的神经网络结构,以解决复杂的问题。深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元(即神经元)的网络结构,这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。
这个核函数把样本映射到再生希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS) ,RKHS相比于欧几里得空间有许多优点,对于函数内积的计算是完备的。对于GAN的评价问题,作者分别用正样本的分类精度,生成样本的分类精度去衡量生成样本的真实性,多样性。也就是说,这些评价指标的计算无法只利用:生成的样本,真实样本来计算。如果一个GAN过拟合了,那么生成的样本会非常
生成对抗网络(GANs)作为一种深度学习框架,通过两个相互对抗的神经网络实现了对复杂数据分布的模拟和生成。其独特的学习方式和广泛的应用前景使得GANs成为人工智能领域的研究热点之一。然而,GANs仍面临一些挑战和改进空间,需要研究人员不断探索和创新。相信在未来的发展中,GANs将为我们带来更多惊喜和突破。
大模型的本质是机器学习,机器学习的本质就是一种数学模型。我们经常能听到这样的说法,某某大模型有多少参数,某某大模型参数量又提升了,这里所说的参数到底是什么?我们知道大模型是训练出来的,那么哪些训练数据都跑哪去了,大模型训练的过程中都干了什么?为什么大模型需要训练?01大模型的参数到底是什么?我们知道大模型的发展从刚开始的几百个参数,到现在的上千亿个参数,比如GPT-3就有一千七百多亿个参数。
1.背景介绍深度学习在生成对抗网络领域的应用1. 背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)是一种深度学习模型,由伊朗的研究人员Ian Goodfellow提出。GANs由两个相互对抗的神经网络组成:生成器和判别器。生成器试图生成逼真的假数据,而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的假数据。这种对抗过程使得生成器逐渐学会生成更逼真的...
本文聚焦于利用生成对抗网络(GANs)进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回报的全条件概率分布,突破传统点估计方式,实现不确定性估计。通过股票数据的数值实验验证了所提方法的有效性,相比经典监督学习模型如 LSTMs 和 ARIMA 获得了更高的夏普比率。
毕业设计:基于机器学习的钢材表面缺陷检测方法,通过构建高效的深度学习模型,实现对钢材表面缺陷的自动识别和分类。收集并整理了大量钢材表面缺陷数据,经过数据预处理和标注,为模型训练提供坚实的基础。采用迁移学习和生成对抗网络(GAN)等先进技术。涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言
本文将从三个方面,带您一文搞懂GAN的本质GAN架构一、生成器(Generator)功能:负责生成新的数据样本。结构:通常是一个深度神经网络,输入为低维向量(如随机噪声),输出为高维向量(如图片、文本或语音)。训练目标:生成尽可能真实的数据,以欺骗判别器。二、判别器(Discriminator)功能:负责区分输入的数据是真实数据还是由生成器生成的假数据。结构:同样是一个深度神经网络,输入为高维向量
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,数据驱动的机器学习和深度学习技术已经成为了主流。在这些技术中,模型训练的质量和效果往往取决于训练数据的质量和数量。然而,在实际应用中,收集和获取高质量的数据可能是非常困难和昂贵的。为了解决这个问题,数据增强和数据生成技术成为了研究的热点。数据增强是指通过对现有数据进行预处理、变换、扩展等方式,生成更多或更好的训练数据。数据生成则是指通过算法或模型直接...
生成对抗网络由两个部分组成:生成器(Generator)和判别器(Distriminator)* 生成器:生成一个真实数据类似的数据分布(伪造数据)* 判别器:判断生成器生成的图片是真的还是假的(鉴别数据),类似于一个二分类器在生成对抗模型框架中,有两个模型一个是生成模型G,一个判别模型D。生成器G根据隐含信息来随机生成观测数据,判别器D判别生成器生成的数据是真还是假。当判别器D判断生成器G生成了
将假的和真的数据都给判别器,优化判别模型。然后训练生成器,具体做法就是固定判别器的参数,通过反向传播优化生成器的参数,希望它得到数据在经过判别器后结果尽可能地接近1,这时只需要通过调整损失函数就可以了。可以自己去构造隐藏向量,生成任意图片,只需要给它一个标准正态分布的随机隐含向量,通过解码器就能够生成想要的图片,而不需要给它一个原始的图片。到一个编码,再通过一个神经网络去解码得到一个与输入原始数据
生成对抗网络是目前深度学习领域中发展最快的一个分支之一,它可以用于图像编辑和着色、风格转换、物体变形、照片增强等多个领域。二.根据特定条件或者特性来生成或者编辑图像的技术1.CGAN(Condition GAN)主要用于图像生成Conditional Generative Adversarial Nets在条件GAN中,生成器并不是从一个未知的噪声分布开始学习,而是通过一个特定的条件或者某...
在这项工作中,我们首次提出了语义图像生成和编辑的统一方法,利用预先训练的图像-文本联合编码器(本文指clip)来引导图像生成模型。我们的方法是通过使用多模态编码器来定义一个损失函数,评估(文本,图像)对的相似性,并反向传播到图像生成器的潜在空间。
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