音乐GAN 塞缪尔·贝里恩（Samuel Berrien）

从DDPM到score-based generative models再到Consistency Models的介绍，对于扩散模型的全面理解有一定的帮助。

Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法 2020年12月23日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。 这称为生成方法，它基于概率分布。 因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。 好的？ 因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。 因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。 然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。 所以也许我们得到这样的东西。 因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。 这是一个完整的学习过程。 现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？ 在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？ 就是这样。 好的，这是生成方法的高级概述。 因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。 好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。 我们称它们为一，二和三。 因此，标签空间y只是集合1、2和

人工智能-从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf

Score-Based Generative Modeling的一个代码示例，已经训练好，并且有代码注释，帮助更深入的理解学习。

生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

Learning Generative Adversarial Networks 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

本报告介绍了人工智能领域的新兴技术——生成式AI（Generative AI），并将其与CHAT-GPT进行了比较。生成式AI是一种基于深度学习的技术，可以生成具有高度创造性和想象力的内容，如图像、音乐和文本等。本报告还探讨了生成式AI在证券研究领域的应用，包括自动生成报告和预测股票价格等。最后，本报告提出了未来生成式AI发展的趋势和挑战，以及在保护个人隐私和数据安全方面需要注意的问题。

解开变分自编码器 PyTorch 实现的论文 团队成员： 安德烈亚斯·斯帕诺普洛斯 ( ) Demetrios Konstantinidis ( ) 存储库结构 目录包含我们迄今为止创建的模型。 一路上还会有更多。 python脚本是主要的可执行文件。 目录包含可用于训练和测试的 colab notebook。 在目录中有一个 ，其中详细解释了变分自动编码器的基本数学概念。 在目录中有一些配置文件可用于创建模型。 在目录中有我们通过使用各种配置运行模型得到的结果。 楷模 目前支持两种模型，一个简单的变分自动编码器和一个解开版本 (beta-VAE)。 模型实现可以在目录中找到。 这些模型是使用PyTorch Lightning开发的。 变分自编码器 变分自编码器是一个生成模型。 它的目标是学习数据集的分布，然后从相同的分布中生成新的（看不见的）数据点。 在下图中，我们可

 近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈，据Semafor 援引知情人士报道，微软正商谈以290 亿美元估值，向OpenAI 投资100 亿美元，一切 均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”。  此前的决策式AI模型（Discriminant Model）是根据已有数据进行分析、判断、预测，典 型应用为内容的智能推荐（短视频）、自动驾驶等；而生成式AI更强调学习归纳后进行演 绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、 建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、 汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。