特别是变分自编码器(VAE),它不仅能够有效地进行特征学习,还能生成新的数据样本,因此在无监督学习和半监督学习中具有重要的应用价值。 VAE基于一个关键的思想:引入隐变量,并假设观测数据由隐变量生成。这些隐变量遵循某种简单的分布(如标准高斯分布),并通过编码器网络映射到数据的潜在表示。解码器网络随后将这些潜在表示...
与以往的分析式人工智能相比,ChatGPT实现了生成式人工智能,在学习归纳数据分布的基础上同时学习数据产生的模式,用自编码器创造数据中不存在的新样本。全球用户正在乐此不疲展开的,就是用语音和它聊天,讨论从学术到娱乐的各种问题;或者在页面中直接打字,输入想让AI帮忙完成烧脑的任务,请它帮自己写...
该模型由人脸生成器和人脸编码器组成,使用 GAN 反转将图像映射为生成器的潜在代码。该研究为人脸生成器引入了移动友好型合成网络,该网络带有一个辅助头,可在生成器的每个级别将特征转换为 RGB,从而生成从粗粒度到细粒度的高质量图像;该研究也设计了上述辅助头的损失函数,并将其与常见的 GAN 损失函数相结合,从教师...
为了弥合这一差距,作者提出了一个框架,用于训练歌手身份编码器,以提取适用于各种与演唱相关的任务的表示,例如演唱声音的相似性和合成。作者在大量孤立的人声音轨上探索了不同的自监督学习技术,并在训练过程中应用了数据增强,以确保这些表示对音高和内容变化不变。作者评估了所得表示在多个数据集上的歌手相似性和识别...
与以往的分析式人工智能相比,ChatGPT实现了生成式人工智能,在学习归纳数据分布的基础上同时学习数据产生的模式,用自编码器创造数据中不存在的新样本。全球用户正在乐此不疲展开的,就是用语音和它聊天,讨论从学术到娱乐的各种问题;或者在页面中直接打字,输入想让AI帮忙完成烧脑的任务,请它帮自己写...