如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂 331 17 5:10:37 App 项目实战+源码讲解!【对抗生成网络GAN】这大概率是最详细的深度学习-神经网络教程了吧!真的通俗易懂!(人工智能、深度学习、机器学习算法、AI、图像处理) 602 1 6:15:11...
在这篇博客中,我们将探索使用 VAE、GAN 和 Transformer 的生成式人工智能的前景,深入研究其应用、进步及其对未来的深远影响。 学习目标 了解生成式 AI 的基本概念,包括变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer。 探索生成式人工智能模型及其应用的创造潜力。 深入了解 VAE、GAN 和 Transformer 的...
而Transformer的目标是最小化预测目标和实际结果之间的差异。 3.应用领域不同 VAE和GAN主要用于生成模型的领域,如图像生成、风格迁移等。而Transformer则广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译、语言模型等。 4.学习方式不同 VAE和GAN都是无监督学习的方法,它们通过学习数据的潜在分布来生成新的数据。而Transfor...
1.模型结构不同 VAE(变分自编码器)是一种生成模型,其基于概率图模型和自编码器,能够学习数据的潜在分布。GAN(生成对抗网络)同样是一种生成模型,但其采用了两个网络(生成器和判别器)进行对抗训练。而Transformer是一种主要用于处理序列数据的模型,其基于自注意力机制,不依赖于RNN或CNN结构。 2.目标函数不同 VAE的...
Transformer 是模型结构,和 CNN/RNN/GNN 这些是并列的。 VAE/GAN 是生成模型的范式,讲的是如何训练出可以从中采样的模型。和它并列的是自回归模型、流模型等。没猜错的话,你说的 Transformer 应该指的是将 p(x) 链式分解为一系列 p(xi|x
在这些深度生成模型中，有两个主要框架脱颖而出，值得特别关注： 生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器...
1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出,进一步抽象化,其本质上如下图 (图片来源:张俊林博客): 以机器翻译为例,我们可以将图中的Key,Value看作是source中的数据,这里的Key和Value是对应的...
】CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完! 李宏毅transformer 1779 10 不愧是公认最好的【图神经网络GNN/GCN教程】,从基础到进阶再到实战,一个合集全部到位!-人工智能/神经网络/图神经网络/深度学习。 泡泡学AI 758 8 【敢称全网最全】7天零基础快速学会图神经网络,...
在本文中,我们将讨论基于Transformer和GAN结合的对抗样本生成算法。该算法通过将生成对抗网络和Transformer模型融合在一起,来提高对抗样本的生成效果和鲁棒性。 首先,我们介绍生成对抗网络的基本原理。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成。生成器负责生成样本,而判别器则负责判断输入的样本是真实样本还是生成样本。生...
也就是说，AR 模型可以生成高分辨率的图像，而无需预测图像中的全部像素。 我们假设减少编码的序列长度...