生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和 判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是...
GAN算法 | GAN,全称为生成对抗网络(Generative Adversarial Networks),是一种深度学习模型,由一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)组成。生成器的任务是生成新的数据,而判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是生成器生成的。 GAN的基本原理是使用两个神经网络进行对抗训练,生成器试图生成假的数...
• 问董秘 请问董秘:AIGC全称AI-Generated Content,是基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术。通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC是通过人工智能技术自动生成内容的生产方式。AIGC的生成利用人工智能学习知识图谱、自动生成,在内容的创作为人类提供协助或是完全由AI产生内...