1. 生成式模型 生成式模型由数据学习输入和输入的联合概率分布 P(X,Y) ,然后基于贝叶斯公式求出条件概率分布 P(Y|X) P(Y|X)=P(X,Y)P(X) 预测时,取后验概率最大的 y 作为模型预测结果,即 y^=argmaxyp(y|x) ,这样的方法之所以称为生成方法,是因为模型知道了数据是怎么产生的,也就是获取了 特征和标签共同
借助深度学习方法,人类也想成为"造物主", 这便引出了一系列生成式模型。人们利用神经网络的强大拟合能力,学习到了模拟分布p_{\theta}(x), 人们通过不断调节参数\theta来尽可能逼近真实分布p(x), 然后再从这个人造的分布中采样,这就得到所谓生成的事物(比如生成一张这个地球上不存在的猫脸)。 由DDPM生成的猫脸...
作者团队开发了一种名为Chroma的生成式人工智能(AI)模型,该模型建立在扩散模型(Diffusion Models)和图神经网络(Graph Neural Networks)的框架上,能够从头生成高质量、多样化和创新的蛋白质结构。他们实验证实了从Chroma产生的310种蛋白质可以高度表达、折叠并具有良好的生物物理特性 。 Chroma通过引入新的扩散模型、图神经...
总的来说，RNNs 是一种强大的生成式模型，能够处理序列数据并生成符合输入数据特征的新样本。然而，由于梯度消失或爆炸的问题，其在处理长序列数据时存在一定的局限性。2.长短期记忆网络 (LSTM):长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种改进的 RNNs，专门设计用来解决长期依赖问题。它通过引入门控机...
一般的判别式模型包括：逻辑回归（Logistic Regression，LR）支持向量机（Support Vector Machine，SVM）决策树（Decision Tree，DT）生成式模型 生成式模型在估计类概率之前学习输入的分布。生成式模型是一种能够学习数据生成过程的模型，它可以学习输入数据的概率分布，并生成新的数据样本。更具体地说生成模型首先从训练...
现在采用生成式AI大模型则突破了这一限制，可以设计任何结构的蛋白质。采用以前的方法设计的蛋白质要么无法折叠，要么能折叠但结构错误，导致没有生物功能，而采用AI大模型预测的蛋白质均能折叠并都有功能，证明了新设计方法的准确和强大。这次研究证明了可以利用AI大模型有效探索巨大的构象空间，理论上蛋白质构象空间的...
4月27日,在“2024年金融强国与人才培养研讨会暨第八届复旦金融论坛”上,熊熊教授作题为“生成式大语言模型在金融管理研究中的应用与影响”的主题演讲。 从金融管理研究与人工智能、GPT综合金融素养、GPT在金融风险监管与管理中的潜力、...
人工智能对艺术领域的涉足已不再神秘。提起人工智能绘画，大家可能已经熟知Midjourney、Stable Diffusion和Dall-E-2等软件，它们能由文字控制，在几秒钟内生成图像。而在最近几个月，人工智能生成迎来了更多的进展，生成式模型也在视觉领域取得了新成果。自人工智能绘画出现以来，“Prompt”这个词越来越频繁地出现在使用...
Stable Diffusion开源和ChatGPT开放接口后,更加激发了业界对生成式模型的热情。 但生成式模型种类繁多,发布速度也非常快,稍不留神就有可能错过了sota。 最近,来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展,将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类,并总结了2022年发布的21个生成式模型,...
1、生成式模型 首先根据金毛的特征去学习一个模型M1,再根据哈士奇的特征去学习一个模型M2; 从要判断的这条狗中提取特征; 将提取的特征放到学习好的金毛的模型M1中得到概率P1,再放到学习好的哈士奇的模型M2中得到概率P2; P1和P2哪个更大,就是哪个品种。