Публикации по теме 'generative-model'
Генеративное обучение: раскрытие магии генерации данных
В постоянно развивающейся сфере машинного обучения генеративные модели стали мощными инструментами, способными генерировать данные, напоминающие заданное распределение.
Учитывая разнообразие их применения в различных областях, понимание процесса обучения генеративных моделей становится первостепенным.
В этом подробном руководстве мы углубимся в основы генеративных моделей, изучим методы обучения, обсудим проблемы и показатели оценки, а также изучим практические приложения.
Итак, давайте..
Выборка пропорционального вознаграждения с помощью GFlowNets
Это репост оригинала на сигмовидном штрихе . Соответствующий код доступен на GitHub здесь .
Представьте себе химика, ищущего новое лекарство, которое будет связываться с определенным белком в организме человека. Химик сталкивается с двумя проблемами: 1) количество возможных лекарств огромно и 2) стоимость синтеза большого количества лекарств-кандидатов и оценки их эффективности непомерно высока и требует много времени.
Чтобы помочь ей автоматизировать процесс поиска небольшого..
Простой автоэнкодер и визуализация скрытого пространства с помощью PyTorch
Введение
Играть с AutoEncoder всегда интересно новичкам, таким как я, благодаря его удобной для начинающих логике, удобной архитектуре (ну, по крайней мере, не такой сложной, как Transformers), визуализируемому скрытому пространству, а также интерактивности при создании выходных данных. В этой статье я представлю простую модель AutoEncoder с нуля, а также несколько методов визуализации скрытых состояний, чтобы сделать обучение немного увлекательным.
Colab:..
Что такое генеративный ИИ: изучение его возможностей, важности и приложений
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) революционизирует наш подход к творчеству и инновациям. Способность Генеративный ИИ создавать новое и уникальное содержимое открывает новые возможности для художников, дизайнеров и технологов.
В этом блоге мы углубимся в мир генеративного ИИ , изучим его основные концепции, подчеркнем его важность и откроем для себя широкий спектр его приложений.
Понимание генеративного ИИ:
Генеративный ИИ относится к использованию алгоритмов..
Трудности сравнения генеративных моделей
В последних заголовках о технологиях преобладают затаившие дыхание истории о проникновении ИИ в новые сферы. Не говоря уже о шумихе, можно сказать, что в применении методов машинного обучения к автономным системам, компьютерному зрению и обработке естественного языка произошли поразительные достижения.
Большая часть этих достижений была достигнута в области контролируемого обучения - задачи изучения отображения некоторых входных переменных на некоторые выходные переменные с учетом..
Сеть генеративных запросов
Вступление
Сеть генеративных запросов - это неконтролируемая генеративная сеть, опубликованная в Science в июле 2018 года. Это метод на основе сцены, который позволяет агенту делать выводы об изображении с точки зрения, основанной на предварительных знаниях об окружающей среде и некоторых других точках зрения. Благодаря своему неконтролируемому атрибуту GQN прокладывает путь к машинам, которые автономно учатся понимать окружающий мир.
GQN в основном состоит из трех архитектур:..
Когнитивная наука и ее приложения
Введение
Теории когнитивной науки — это объяснения и модели, описывающие психические процессы человеческого мозга. Это пересечение дисциплин психологии, неврологии, информатики, лингвистики, экономики, эпистемологии и социальных наук в целом [1]. Хорошее понимание когнитивной науки позволяет исследователям и ученым разрабатывать искусственные модели, имитирующие человеческую природу и познание, с целью решения реальных проблем и улучшения различных аспектов жизни в глобальном масштабе...
