生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(甘，什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)？GAN中有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)用來產(chǎn)生數(shù)據(jù)，稱為“生成器”。Gan網(wǎng)絡(luò)生成器添加干擾gan網(wǎng)絡(luò)生成器添加干擾行為，通過這四種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，我們會(huì)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一定的了解，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性成為模型優(yōu)化的關(guān)鍵，另一種網(wǎng)絡(luò)用于判斷生成的數(shù)據(jù)是否接近真相，稱為“鑒別器”。

GPT4在GPT3的基礎(chǔ)上對(duì)模型結(jié)構(gòu)、算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)，可以接收?qǐng)D像和文本輸入，輸出文本內(nèi)容。據(jù)估計(jì)，GPT4包含10萬億個(gè)參數(shù)，是GPT3的1750億個(gè)參數(shù)的57倍，并且使用了更多的圖像和文本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它。這意味著GPT4可以更好地處理語義復(fù)雜的圖像和文本，獨(dú)立生成更加自然流暢的語言輸出。GPT4是一個(gè)非常復(fù)雜的模型，需要不斷優(yōu)化。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性成為模型優(yōu)化的關(guān)鍵。作為長三角地區(qū)最大的AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商之一，京聯(lián)文科技擁有數(shù)千人的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，擁有豐富的圖文標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)，可以為ChatGPT模型提供圖像和NLP相關(guān)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，并根據(jù)客戶需求快速部署經(jīng)驗(yàn)豐富的標(biāo)注人員。數(shù)據(jù)質(zhì)量是模型效果的必要條件，高素質(zhì)的標(biāo)注人員是數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障。

3、一文看懂四種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

原文鏈接:更多干貨在我的個(gè)人博客里。歡迎關(guān)注剛剛起步的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。你會(huì)經(jīng)常被很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)所迷惑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看起來復(fù)雜多樣，但這么多架構(gòu)無非三種，分別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、環(huán)形網(wǎng)絡(luò)和對(duì)稱連接網(wǎng)絡(luò)。本文將介紹四種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即CNN、、、GAN。通過這四種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，我們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了一定的了解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種模型，是模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。

一般來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)可以分為三類:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):這是實(shí)際應(yīng)用中最常見的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第一層是輸入，最后一層是輸出。如果有多個(gè)隱藏層，我們稱之為“深”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們計(jì)算了一系列改變樣本相似性的變換。每一層中神經(jīng)元的活動(dòng)是前一層中活動(dòng)的非線性函數(shù)。環(huán)形網(wǎng)絡(luò):環(huán)形網(wǎng)絡(luò)在它們的連接圖中確定循環(huán)的方向，這意味著你可以沿著箭頭回到你開始的地方。

[1]感知器(p)感知器[1]感知器是我們所知道的最簡單也是最古老的神經(jīng)元模型。它接收一些輸入，然后將它們相加，激活該功能，并將它們傳輸?shù)捷敵鰧?。[2]前饋(FF)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FF)，也是一種非常古老的方法，起源于20世紀(jì)50年代。其工作原理通常遵循以下規(guī)律:1 .所有節(jié)點(diǎn)完全連接；2.激活從輸入層無回路地流向輸出層；3.輸入和輸出之間有一層(隱藏層)。在大多數(shù)情況下，這種類型的網(wǎng)絡(luò)是通過反向傳播方法訓(xùn)練的。

gan網(wǎng)絡(luò)生成器增加了干擾行為。GAN全稱GenerativeAdversarialNets，中文叫“生成對(duì)抗網(wǎng)”。GAN中有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)用來產(chǎn)生數(shù)據(jù)，稱為“生成器”。另一種網(wǎng)絡(luò)用于判斷生成的數(shù)據(jù)是否接近真相，稱為“鑒別器”。下圖是最簡單的GAN的結(jié)構(gòu)和工作原理。

解決問題:GAN訓(xùn)練模型難度較大:BEGAN不直接估計(jì)生成分布pg與真實(shí)分布px之間的距離，而是估計(jì)兩者分布誤差之間的距離。如果分布之間的誤差分布相似，也可以認(rèn)為pg和px相似。begin將鑒別器G設(shè)計(jì)為自編碼器，以重構(gòu)分布誤差，優(yōu)化分布誤差之間的距離，具體如下:begin提出了均衡化的概念來平衡G和D的訓(xùn)練，使得GAN即使使用非常簡單的網(wǎng)絡(luò)，不需要BN、minibath等訓(xùn)練技能，也能得到很好的訓(xùn)練結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)BEGAN收斂快，G和D的訓(xùn)練均衡，但超參數(shù)的選取是經(jīng)驗(yàn)的考驗(yàn)。1.使GAN有一個(gè)快速穩(wěn)定的收斂標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練過程。2.引入均衡的概念來均衡鑒頻器和發(fā)生器的功率。3.提供一種新的方法來控制圖像多樣性和視覺質(zhì)量之間的折衷。4.收斂的近似度量使用自動(dòng)編碼器作為鑒別器，使用Wasserstein距離導(dǎo)出的損耗(類似于我前面提到的KL散度，具有正定性、對(duì)稱性和三角不等式)來匹配自動(dòng)編碼器的損耗分布。

Anti-attack反攻擊論文參考:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耐人尋味的性質(zhì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有趣特征，對(duì)fadversarialattacksondeepering in Company的威脅:Survey，以下簡稱“Survey”。圖像經(jīng)過適當(dāng)修改后可以欺騙深度學(xué)習(xí)模型的可能性。1.示例理解:左邊是一張可以被GoogLeNet正常歸類為熊貓的圖片。加了一些噪點(diǎn)后，就變成了右邊的圖。肉眼來看，它還是一只熊貓，但GoogLeNet會(huì)判斷它是一只長臂猿。

機(jī)器學(xué)習(xí)生成對(duì)策網(wǎng)絡(luò)(GANs)及其變種?HheeFish原創(chuàng)關(guān)注0喜歡1334人閱讀生成對(duì)策網(wǎng)絡(luò)GANs及其變種1。基本GAN2。條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)3。wassersteingan(WGAN)Wangp(improved gan)3。unsupervisedrepresentationlearningwithdeepconvolutiongenerativeadersarialnetworks(dcgan)4。progressivegrowingoffansforimproved quality

和變異(ProGAN)5。interpretablerepresentationlearningbyinformationmaximizinggenerateadversarialnets(info gan)6。imagetoimagetranslationwithconditionaarsarialnetworks(pix 2 .

生成對(duì)手網(wǎng)絡(luò)(Gan)是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布中最有前途的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法之一。該模型通過框架中(至少)兩個(gè)模塊之間的博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生了相當(dāng)好的輸出:GenerativeModel和DiscriminativeModel，在最初的GAN理論中，并不要求g和d都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只要求能擬合對(duì)應(yīng)的生成和判別的函數(shù)。