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AI大语言模型与人工智能教学方案专题专题一：深度学习全进阶：最新python深度学习进阶与前沿应用专题二：ChatGPT助力学术论文写作训练营：4天封闭提升—机器学习与深度学习论文专场专题三：2024最新全流程ChatGPT深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图最新充值活动：最高购课可享受75折优惠同时赠送24个月国内可直接登录GPT4/4o会员账号，详细见文章末尾！
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的
本课程介绍了chatGPT相关模型的具体案例实践，通过实操更好的掌握chatGPT的概念与应用场景，可以作为chatGPT领域学习者的入门到进阶级课程。1、指示学习（Instruct Learning）6、Batch Norm与Layer Norm。2、Transformer中的block。1、你需要的仅仅是“注意力”7、chatGPT的应用领域。8、chatGPT引发的讨论。5、位置编码（抛弃R
但总体来说，阿里处于全球领先的大模型研发梯队，具备语言大模型、多模态大模型、大模型底层训练平台的完整布局。应当承认，OpenAI已是全球大模型的引领者，ChatGPT是非常优秀的模式，GPT-4在推理、数学等方面有了非常不错的表现，是当前通义千问尚不能及的。动辄超千亿参数的大模型研发，不是单一的算法问题，也不是靠堆积GPU实现，这是系统性工程，包括底层算力、网络、存储、大数据、AI框架、AI模型等
所谓文字接龙，就是：第一次把问题（“什么是机器学习”）输入ChatGPT模型，然后模型对比接下来要输出那个文字的可能性最高，就把这个文字添加到问题的最后，变成下一次模型的输入。直到Chat GPT模型认为 结束符号 出现的可能性最高时，模型便停止输出，然后我们就能看到最终的输出，也就是问题的答案——"机器学习是一门很深奥的学问......。ChatGPT又发现，这句话输入后，接下来最大可能输出的文
这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点，通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构，构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。作者证明了通过合适的理论基础和架构设计，GANs可以稳定训练并达到优异性能。
本文将通过一个实际案例向读者展示如何使用Keras框架和IMDb数据集构建循环神经网络（RNN）来执行情感分析。文章详细介绍了设置环境、加载数据、创建模型、编译和训练过程，并讨论了结果。此外，本文还简要介绍了生成对抗网络（GANs）及其在不同领域的应用。
生成对抗网络（GAN）自2014年由伊恩·古德费罗（Ian Goodfellow）等人提出以来，已成为推动人工智能生成内容（AIGC）领域发展的关键技术。GAN通过其独特的生成器和判别器结构，以及两者之间的对抗训练机制，为AIGC的发展带来了深远的影响。以下将详细探讨GAN如何推动AIGC的发展，涵盖其原理、应用、变种以及面临的挑战和未来展望。
近年来，深度神经网络无处不在的脆弱性引起了人们的极大关注。有趣的是，存在对抗性示例在不引起人类察觉的情况下欺骗最先进的神经模型，导致错误的预测。在这篇文章中，研究了一种特定于代码模型的不同类型的对抗性示例，称为离散对抗性示例（Discrete Adversarial Attack），这些攻击示例是通过在保持原始输入的语义的情况下对程序进行变换而创建的。特别是，我们提出了一种新颖的通用方法，该方法在
生成器的目标是提高其创造能 够“欺骗”判别器的真实数据的能力，而判别器的目标是提高其识别假数据的能力。如果您选择加入我们的OJAC标准会员，我们的"AI职场导航"项目，还将为您提供量身定制的职业机会，这些职位来自于我们广泛的行业网络，包括初创企业、中型企业以及全球知名公司。如果您想要深挖大模型的秘密？除此之外，现在报名我们即将开班的第六期AIGC星辰大海大模型工程师和产品经理训练营，您将可以参与到
强化学习 (Reinforcement Learning, RL) : 描述和解决智能体 (agent) 在交互中通过学习策略 , 达到回报最大化或 实现该问题。强化学习的三个步骤 : 步骤一只进行一次, 而步骤二 , 三重复进行。
在MATLAB中实现GAN主要涉及设计生成器和判别器网络、定义损失函数、以及交替训练这两个模型。通过优化器更新权重并最小化损失，最终生成器能够学习到如何生成高质量的假样本来“欺骗”判别器。
生成对抗网络（GAN）的基本原理基于两个神经网络之间的博弈过程：一个生成器（Generator, G）和一个判别器（Discriminator, D）。输入-输出图像对指的是两个相关的图像，其中一个图像是另一个图像经过某种变换后的结果。与cGAN相比，CycleGAN不依赖于明确的条件向量，而是通过两个相互对立的映射函数来实现双向的图像转换，并且通过循环一致性损失来确保转换的质量和可逆性。GAN
基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution》1.前言2.算法简介2.1 核心idea2.1.1 为什么使用feature-level的超分？2.1.2 低分特征和高分目标特征的相对感受野匹配问题2.2网络组成2.
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿。...
生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，它通过生成器和判别器的对抗训练，实现了从潜在空间到数据空间的映射。GAN 在多个领域取得了显著的成功，尤其是在图像生成、图像翻译、数据增强等任务中。尽管 GAN 训练存在模式崩溃、梯度消失等问题，但随着 WGAN、CGAN、BigGAN 等变种的提出，GAN 在生成能力和训练稳定性方面得到了显著提升。随着技术的不断进步，GAN 预计将在更多领域得到广泛应
4.自监督学习，完成的是一个simCLR(simple contrastive learning representation)对一个图片以两种策略生成两种图片变种，用f作为一个encoder（这里用的是resnet50）,得到这两个图片的表示向量hi,hj，再将向量对送入g（一个小的神经网络，比如MLP）目标是最大化g(hi),g(hj)的一致性。没搞懂的点：训练的时候用的是pairs（成对的数
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】
参照官方文件实现了DCLGAN的代码复现工作，利用maps数据集实现遥感影像域与地图域之间的图像转换。
最近的研究表明，在图像修复问题中建立远程相互作用模型具有很高的重要性。为了实现这一目标，现有的方法要么利用古老的数字图像处理技术，要么利用单一且简单的CNN结构。但是，这些技术对于低分辨率下的复杂图像显然力不从心。本课题提出了一种新的基于对砍生成网络GAN与Transformer相融合的图像修复模型，该模型能够有效修复各个分辨率下的复杂图像。总体来说，本课题设计了一个面向对抗生成网络GAN的深度学
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为创意产业中的重要工具，特别是在图像生成领域。（Generative Adversarial Network，简称GAN）作为一种深度学习模型，通过对抗性训练的方式，能够生成逼真的图像，并且在艺术创作、时尚设计、游戏开发等多个创意领域取得了广泛应用。本篇文章将介绍的基本概念和工作原理，并探讨其在创意领域中的应用，包括艺术创作、时尚设计和虚拟人物生成等方面，展
本文聚焦于介绍CNN、RNN、GAN、Transformers等神经网络架构，涵盖图像与自然语言处理领域，掌握这些结构将助力我们在具体任务中实现更精准的决策。。
1.背景介绍图像增强技术在深度学习领域具有重要的应用价值，尤其是在计算机视觉、自动驾驶、医疗诊断等领域。图像增强的主要目的是通过对原始图像进行处理，提高模型的准确性和泛化能力。图像增强可以分为数据增强和深度增强两种方法。数据增强通常包括旋转、翻转、平移、裁剪、随机椒盐噪声等操作，而深度增强则利用深度学习模型进行图像处理，如生成对抗网络(GAN)等。本文将从数据增强到GAN的角度，详细介绍图像增..
【注】学习本篇前最好一定的数学基础，即学习过概率论与数理统计这个问题是求全概率的，在这里我们给它加上一问求：取得正品且是甲厂生产的概率。import numpy as npH = np.array([1/2, 3/10, 2/10])# 完备事件组概率C = np.array([9/10, 14/15, 19/20])# 条件概率h = np.array(1/2)c = np.array(9/10
1.生成对抗网络的（GAN）的原理GAN的思想：一种二人零和博弈思想（two-player game），博弈双方的利益之和是一个常数。就像电影《猫鼠游戏》，生成网络G可以被看做是假支票的制造者，他们试图制造假支票并且在不被发现的情况下使用，而辨别网络类似于警察，他们试图检测假支票。这个游戏中的竞争促使两个团队改进他们的方法，生成对抗网路（GAN）分为两个部分：生成网络G（Generator）和判别
GAN 通过两个网络（生成器和判别器）的对抗训练，能够生成逼真的数据（如图像、音频或文本）。GAN 的训练目标是找到生成器 ( G ) 和判别器 ( D ) 的平衡，使得生成数据分布 ( p_g(x) ) 接近真实数据分布 ( p_{data}(x) )。：学习区分真实数据和生成数据的能力，输出一个概率 ( D(x) )，表示输入 ( x ) 是真实数据的可能性。生成器和判别器在博弈过程中优化，最
在今天的高科技时代，回顾ELIZA的故事和GAI的发展历程，我们不仅能看到技术进步的轨迹，也能反思人工智能与人类社会之间不断演变的关系。虽然ChatGPT等现代模型在功能和复杂性上超越了ELIZA，但正是这种最早的尝试，开启了我们对智能机器无尽可能性的探索之路。
介绍几种主流的基于深度学的图像压缩技术
这项工作的贡献有三个方面：（1）设计了一个结构感知的未配对图像到图像的翻译网络，该网络学习跨不同域的潜在数据转换，同时大大减少了转换图像中的伪影；在本文中，提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法，该方法在空间上对目标图像采用了隐含的局部（实例）和全局风格。针对一般目标检测数据中小目标少而且难以标注的问题，基于GAN提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生
今天我们来聊聊AI Agents技术的最新进展，一起探索这个领域的前沿动态。
强化学习（RL）通过与环境交互的试错反馈来优化顺序决策问题。虽然RL在允许大量试错的复杂电子游戏环境中实现了超越人类的决策能力（例如王者荣耀，Dota 2等），但很难在包含大量自然语言和视觉图像的现实复杂应用中落地数据获取困难样本利用率低多任务学习能力差泛化性差稀疏奖励等。大语言模型（LLM），通过在海量数据集上的训练，展现了超强的多任务学习通用世界知识目标规划以及推理能力。以ChatGPT为代表
AI Agent 可以被定义为一个能够在特定环境中感知信息、根据自身的目标和规则进行决策，并执行相应动作以实现目标的智能实体。它可以是软件程序、机器人或者其他具有智能行为的系统。简单来说，AI Agent 就像是一个智能的 “执行者”，能够根据周围环境的变化做出合适的反应。例如，在智能家居系统中，智能温控器可以被看作是一个 AI Agent。它通过感知室内温度、湿度等环境信息，根据用户设定的目标温
对于设计 AI 产品而言，了解技术演变的趋势非常重要。这样做有两个好处，第一是可以让你的产品更符合未来技术的能力，进而长久的存在下去，另外一个好处是，可以避免你的产品因为模型能力提升被覆盖掉。这一篇中，我将尝试对多Agent平台技术未来 5 年的演进做一个判断，希望可以给大家一个启发。在这一篇中，我们主要讨论未来 5 年内多Agent平台的两大发展趋势：（1）多Agent 平台的技术架构演进，以及
生成式模型的表象就是从训练数据的数学分布中学习规律，然后生成新的相似的数据样本。在之前的文章中虽然也介绍过生成式模型，但更多的是从非技术的角度理解什么是生成式模型；而今天我们来学习一下，生成式模型的实现。生产式模型什么是生成式模型？从专业的角度来说，生成模型是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型；通过捕捉训练数据的数学关系，创建出与真实数据相似但从未出现过的新示例。生成式模型的原理。
生成对抗网络
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