与现有调查相比,本次综述的核心贡献和独特特点包括: 聚焦Transformer架构:本文探讨了基于Transformer架构[139]的预训练大型语言模型(LLMs)在可控文本生成(CTG)中的应用。尽管如RNN、LSTM和VAF等模型在CTG领域做出了显著贡献,但本文主要关注基于Transformer的模型,强调它们在该领域的优势和应用。 强调大型语言模型:本文聚焦...
GAN 自 2014 年诞生至今也有 4 个多年头了,大量围绕 GAN 展开的文章被发表在各大期刊和会议,以改进和分析 GAN 的数学研究、提高 GAN 的生成质量研究、GAN 在图像生成上的应用(指定图像合成、文本到图像,图像到图像、视频)以及 GAN 在 NLP 和其它领域的应用。图像生成是研究最多的,并且该领域的研究已经证明了...
20 生成树技术原理与应用(综述)是【艾迪飞教育张老师】锐捷认证网络工程师【RCNA】第一期的第20集视频,该合集共计24集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
GAN在图像生成应用综述 GAN 在图像生成上取得了巨大的成功,这无疑取决于 GAN 在博弈下不断提高建模能力,最终实现以假乱真的图像生成。 GAN 自 2014 年诞生至今也有 4 个多年头了,大量围绕 GAN 展开的文章被发表在各大期刊和会议,以改进和分析 GAN 的数学研究、提高 GAN 的生成质量研究、GAN 在图像生成上的应...
TL; DR:本文全面调研了生成技术在时空数据挖掘中的应用,提出了一个新的分类法,并介绍了一个标准化框架,以促进该领域的研究和应用。 关键词:生成技术,时空数据挖掘,自监督学习,seq2seq,大语言模型,扩散模型 综述摘要 本文聚焦于将生成技术整合到时空数据挖掘中,考虑到时空数据的显著增长和多样性。随着RNN、CNN和其...
2. GAN在图像生成领域的应用 2.1 Pix2Pix(2017) 2.2 cycleGAN(2017) 2.3 starGAN(2018) 2.4 SPADE(2019) 1. 基本GAN 1.1 GAN(2014) 原始GAN由生成器 G G G和判别器 D D D构成,生成器的目的就是将随机输入的高斯噪声映射成图像(“假图”),判别器则是判断输入图像是否来自生成器的概率,即判断输入图像是...
AI智能生成技术是指通过人工智能算法，尤其是自然语言处理（NLP）技术，生成符合人类语言逻辑和学术规范的文本内容。近年来，随着深度学习和生成对抗网络（GAN）等技术的飞速发展，AI在生成文本、图像、视频等领域的能力日益增强。在信息科学与技术领域，AI智能生成技术的应用已经涵盖了从自动化写作到论文内容生成、文献综...
受热力学建模的启发,扩散模型近年来取得了突破性的表现,超越了之前的最佳技术,如生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)。扩散模型在计算机视觉和音频生成任务中得到了广泛应用,并进一步用于文本生成、序列数据建模、强化学习和控制,以及生命科学。关于应用的更全面的阐述,我们推荐读者查阅综述文章。
人工智能生成内容的研究和应用前景广阔,在实际应用过程中也面临着版权保护、质量把控等挑战。需要进一步探讨和研究AIGC的技术原理、应用场景以及治理策略等方面的问题,以推动其健康、可持续的发展。 2.1 人工智能生成内容的定义 在探讨人工智能生成内容的研究综述时,首先需要明确“人工智能生成内容”的准确定义。人工智能...
生成语法在英语教学中的应用研究综述