Публикации по теме 'generative-model'
Исследуя чудеса генеративного искусственного интеллекта
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) быстро развивался, порождая множество инновационных приложений, которые изменили отрасли по всему миру. Одной из увлекательных областей ИИ является генеративный искусственный интеллект, область, ориентированная на создание машин, которые могут генерировать контент, изображения и даже текст, похожий на человеческий. Эта запись в блоге посвящена сфере генеративного искусственного интеллекта, его применения и влияния на различные отрасли...
Краткое знакомство с диффузионными моделями. Часть 1: Основы DDPM.
Эта серия статей познакомит вас со всей необходимой информацией о самых популярных генеративных моделях современности. (Торжественно клянусь не углубляться в математику, но тем, кому она интересна, я предоставлю ссылки.) Начнем!
После большого успеха других генеративных моделей, таких как GAN, VAE, Normalizing Flows и Transformers, уже более десяти лет, вероятностные модели шумоподавления (или сокращенно DDPM) правят днем. Первоначально предложенные в 2015 году , они получили..
Обзор статьи: Вероятностные модели диффузии шумоподавления
https://arxiv.org/abs/2006.11239
Вклад
Обратный процесс предсказывает ϵϵ\epsilon вместо ~μtμ~t\tilde\mu_t. Здесь автор нашел связь с NCSN. Перевзвешенный VLB (LsimpleLsimpleL_{simple})
DDPM — это модель со скрытой переменной со скрытой переменной TTT, т.е. =\int p_{\theta}(x_{0:T})dx_{1:T}. Хотя DDPM в основном представляет собой иерархическую VAE, есть несколько отличий, описанных ниже.
В то время как кодер VAE имеет обучаемые параметры, прямой процесс DDPM представляет..
Изучение глобальных моделей NeRF
Почему так сложно инверсировать 3D-функции (по состоянию на ноябрь 2022 г.)
NeRF и их последующая последующая литература представили сдвиг парадигмы в мире структуры из движения (SfM). Впервые у нас есть возможность инвертировать функцию рендеринга 3D->2D для сложных сцен. Исторически сложилось так, что неявные SDF и явные представления поверхности в основном ограничивались представлениями одного объекта.
NeRF традиционно устанавливаются один раз за сцену. Это дорого и неэффективно,..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..