目次
1. 実際のデータからいくつかのサンプルをランダムに選択し、エンコーダーを通じてそれらの潜在変数を取得します。
1高品質のデータを生成できる
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 敵対的オートエンコーダー (AAE)

敵対的オートエンコーダー (AAE)

Jan 25, 2024 am 09:51 AM
AI 機械学習

敵対的オートエンコーダー (AAE)

敵対的オートエンコーダーは、オートエンコーダーと敵対的生成ネットワークを組み合わせた生成モデルです。中心的なアイデアは、敵対的損失関数をオートエンコーダに導入することであり、エンコーダとデコードのプロセスを同時に学習することで、オートエンコーダは実際のデータの分布を学習し、現実的な新しいデータを生成できます。敵対的損失関数を導入することにより、敵対的オートエンコーダはエンコーダに入力データを潜在空間の分布にエンコードさせることができ、デコーダはこの分布から現実的なサンプルを生成できます。この革新的な手法と敵対的生成ネットワークのアイデアは、生成モデルの開発に新たなブレークスルーをもたらしました。

Adversarial Autoencoder は、エンコーダー、デコーダー、ディスクリミネーターで構成されるモデルです。エンコーダは実データを潜在空間のベクトル表現にマッピングし、デコーダはベクトルを元のデータに復元します。識別子は、エンコーダによって生成されたベクトルが本物のデータであるか、エンコーダによって生成された偽のデータであるかを判断するために使用されます。 これら 3 つの部分を継続的にトレーニングすることにより、敵対的オートエンコーダーは現実的な新しいデータを生成できます。エンコーダーとデコーダー間の敵対的トレーニングにより、エンコーダーはデータの重要な特徴を学習できるようになり、ディスクリミネーターは真正性を区別することでエンコーダーの学習プロセスをガイドします。 具体的には、エンコーダは入力データを、入力データの主要な特徴を捉える低次元表現空間にマッピングします。デコーダは、この低次元表現を元のデータに復元します。同時に、ディスクリミネーターは、エンコーダーによって生成されたベクトルが本物のデータであるか偽のデータであるかを区別する能力を学習します。 継続的な反復トレーニングを通じて、敵対的オートエンコーダーは、統計的プロパティとスタイルの点で実際のデータと統計的に類似した現実的な新しいデータを生成できます。トレーニングが完了した後、エンコーダーを介して元のデータを潜在変数にマッピングし、デコーダーを使用して潜在変数を生成されたデータに復元します。データを生成する手順は次のとおりです:

1. 実際のデータからいくつかのサンプルをランダムに選択し、エンコーダーを通じてそれらの潜在変数を取得します。

2. これらの潜在的な変数については、デコーダーを通じて新しいデータが生成されます。

3. 上記の手順を複数回繰り返すと、取得された新しいデータを生成されたモデルの出力として使用できます。

敵対的オートエンコーダーによって生成されたデータは、画像生成、ビデオ生成、オーディオ生成など、広く使用されています。その中でも、敵対的オートエンコーダーは画像生成の分野で最も広く使用されており、人間の顔、動物、自然の風景などのさまざまな写真を含む高品質の画像を生成できます。ビデオ生成に関しては、敵対的オートエンコーダーはリアルな動的な画像シーケンスを生成できます。オーディオ生成に関しては、敵対的オートエンコーダーはリアルな音声と音楽を生成できます。さらに、敵対的オートエンコーダーは、画像の復元、画像の超解像度、画像スタイルの転送などのタスクにも使用できます。

敵対的オートエンコーダーの利点

敵対的オートエンコーダーの利点は次のとおりです:

1高品質のデータを生成できる

敵対的オートエンコーダーは、オートエンコーダーと敵対的生成ネットワークのアイデアを組み合わせ、実際のデータの分布を学習して現実的な新しいデータを生成できます。

2. 従来のオートエンコーダーの過剰適合問題を回避できます

敵対的オートエンコーダーは、敵対的損失関数を導入し、過剰な適合を回避できます。 -従来のオートエンコーダのフィッティングの問題ノイズや変化に対する堅牢性を向上させながら、エンコーダのオーバーフィッティングの問題を解決します。

3. データの高度な機能を学習できます

アンチオートエンコーダーのエンコーダーとデコーダーはニューラル ネットワークを通じて実装されているため、高度なデータの機能を学習できます。形状、テクスチャ、色など、データのレベルの特徴を学習できます。

4. さまざまなデータ型に適用可能

敵対的オートエンコーダーは画像生成だけでなくビデオにも適用可能生成、オーディオ生成、その他のデータ型。

5. データ拡張に使用可能

敵対的オートエンコーダーは新しいデータを生成し、データ拡張に使用して、パフォーマンスを向上させることができます。モデル、一般化。

6. 画像修復、画像超解像度、画像スタイル変換、その他のタスクに使用できます

敵対的オートエンコーダーは、生成するだけでなく、 new 画像修復や画像超解像、画像スタイル変換などにも利用でき、幅広い応用が期待できます。

以上が敵対的オートエンコーダー (AAE)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性​​を実証しています。 「S」で始まる関連研究

SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

See all articles