【机器学习系列（6）】生成对抗与多模态：通向AGI的核心路径

原创 于 2025-03-15 15:48:09 发布 · 1.1k 阅读 · 22 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #agi #人工智能

【机器学习系列（6）】生成对抗与多模态：通向AGI的核心路径

一、生成对抗网络（GAN）解密

1. 最小最大博弈原理

min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata[log⁡D(x)]+Ez∼pz[log⁡(1−D(G(z)))]\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x∼p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z∼p_z}[\log(1 - D(G(z)))]Gmin​Dmax​V(D,G)=Ex∼pdata​​[logD(x)]+Ez∼pz​​[log(1−

最低0.47元/天 解锁文章
跨越感官鸿沟：AGI多模态融合技术解析
~~~~~~~BUG FLY~~~~~~~~~
02-05 1051
从单模态到多模态的跨越，不仅是技术范式的演进，更是机器认知革命的里程碑。当AGI系统能够像人类一样综合运用多种感官理解世界时，真正的通用智能时代即将到来。这条路虽然充满挑战，但每一次跨模态对齐的突破，都在为最终的人机共生铺就基石。
通向AGI之路：人工通用智能的技术演进与人类未来
~~~~~~~BUG FLY~~~~~~~~~
02-04 2093
狭义AI（Artificial Narrow Intelligence）特点：单一领域专家（如AlphaGo/图像识别）局限：无法跨领域迁移知识现状：准确率>人类（ImageNet 95.3%）通用AI（Artificial General Intelligence）核心特征：跨领域知识迁移（医疗诊断→诗歌创作）自我目标设定与修改非监督式元学习能力测试标准：咖啡测试（进入陌生厨房煮咖啡）大学测试（4年获得顶尖大学学位）AGI不是技术的终结，而是文明的新起点。透明性原则。
MSGAN: 创新的多模态生成对抗网络
gitblog_00023的博客
04-20 913
MSGAN: 创新的多模态生成对抗网络 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在人工智能领域，图像生成和处理是一个重要的研究方向。在这个领域中，MSGAN（Multi-modal Style Generative Adversarial Network） 是一个创新性的模型，它将不同的模态信息融合，以生成更为丰富、多样且逼真的图像。本文将深入探讨MSGAN的技术原理、应...
MSGAN用于多种图像合成的模式搜索生成对抗网络---解决模式崩塌问题
m0_61985580的博客
07-27 1383
解决GAN网络模式崩塌的问题
【AI广延 | GAN】一文带你了解生成对抗网络
等风来
06-23 8931
近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展，但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的工作基本都与判别模型相关。什么意思呢？也就是说，生成模型并没有被好好地运用以释放其潜能。生成模型关注于分析和理解数据背后的生成过程，能够生成与训练数据类似的新样本。生成模型的训练和性能评估发展缓慢，生成高质量的样本仍然是一个挑战。2014 年 Goodfellow 等人启发自博弈论中的二人零和博弈 ，开创性地提出了生成对抗网络 （GAN）生成对抗网络包含一个生成模型和一个判别模型。
AAAI 2024｜重磅发布！多模态跟踪新范式：条件生成对抗网络与扩散模型的融合引爆技术革命！
Python_cocola的博客
10-12 1557
生成模型 (GM) 因其实现全面理解的卓越能力而受到越来越多的研究兴趣。然而，它们在多模式跟踪领域的潜在应用尚未得到探索。在这种背景下，我们寻求揭示利用生成技术来解决多模式跟踪中的关键挑战（信息融合）的潜力。本文深入研究了两种著名的 GM 技术，即条件生成对抗网络（CGAN）和扩散模型（DM）。与标准融合过程不同，标准融合过程中每个模态的特征直接输入融合块，我们在 GM 框架中将这些多模态特征与随机噪声结合起来，有效地将原始训练样本转化为更难的实例。这种设计擅长从特征中提取判别线索，增强最终的跟踪性能。
多模态自适应融合技术：轻量级AutoFusion与GAN-Fusion详解
最新发布
2501_90186640的博客
03-13 3336
本文提出两种轻量级自适应多模态融合技术——自动融合（AutoFusion）与生成对抗网络融合（GAN-Fusion），解决多模态数据异构性带来的上下文建模难题。AutoFusion通过压缩与重建机制保留多模态信息的关键线索；GAN-Fusion利用对抗训练学习互补模态的联合潜在空间，提升歧义场景下的判别能力。在How2、Multi30K和IEMOCAP数据集上的实验表明，本文方法在多模态机器翻译（BLEU分数）和情感识别（F1分数）任务中均优于传统连接、张量融合及Transformer等复杂模型，且计算开销
多模态大模型：技术原理与实战 部署流程
AI天才研究院
06-05 1111
多模态大模型：技术原理与实战部署流程 1.背景介绍 1.1 人工智能发展历程 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技发展的前沿领域,旨在使机器能够模仿人的认知功能,如学习、推理、感知、规划等。自20
图灵完备LLM:通向人工通用智能
AI天才研究院
10-19 1356
文章标题 《图灵完备LLM：通向人工通用智能》 文章关键词 图灵完备 语言模型 人工通用智能 自然语言处理 预训练模型 Transformer 推理与交互 安全性
GAN在生成对抗网络中的多模态数据处理
AI天才研究院
12-24 618
1.背景介绍 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习算法，由伊朗的亚历山大·库尔斯克蒂(Ian Goodfellow)等人于2014年提出。GANs的核心思想是通过两个深度学习网络进行训练，一个生成网络(Generator)和一个判别网络(Discriminator)。生成网络的目标是生成逼真的数据样本，而判别网络的目标是区分这些生...
基于生成对抗网络的多模态图像融合
02-11
针对多模态图像融合中多尺度几何工具和融合规则设计困难的问题,提出一种基于生成对抗网络(GANs)的图像融合方法,实现了多模态图像端到端的自适应融合。将多模态源图像同步输入基于残差的卷积神经网络(生成网络),通过网络的自适应学习生成融合图像;将融合图像和标签图像分别送入判别网络,通过判别器的特征表示和分类识别逐渐优化生成器,在生成器和判别器的动态平衡中得到最终融合图像。与具有代表性的融合方法相比,实验结果表明,本文方法的融合结果更干净,没有伪影,提供了更好的视觉质量。
【山东女子学院毕业论文】基于生成对抗网络的多模态检索研究
yvonneking1118的博客
12-20 1056
GAN是一种深度学习模型，由一个生成器和一个判别器组成。生成器尝试生成与真实数据相似的新数据，而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过训练不断优化，最终达到平衡状态，生成器可以生成与真实数据非常接近的假数据[6]。GAN是一种生成式深度学习模型。它由一个生成器网络和一个判别器网络组成，通过不断博弈的过程来提高生成器网络的生成能力。GAN 模型可以应用于图像、音频和自然语言等领域的生成任务，并在诸多任务上取得了优异的效果。
【深度学习】生成对抗网络
大雨的博客
12-29 1014
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器的任务是区分真实数据和生成器生成的假数据。两者在训练过程中相互竞争，生成器不断学习如何生成更逼真的数据，判别器则不断提高其识别能力。这种对抗过程使得生成器最终能够生成高质量的假数据，有时甚至可以达到以假乱真的程度。
深度学习之生成对抗网络GAN（一）Generative Adversarial Nets/生成对抗网络（二）
m0_46521375的博客
10-20 1034
1. 生成器（Generator） ：生成器的任务是将随机噪声或隐变量映射为与真实数据相似的数据样本。它通常包括多层神经网络，例如多层全连接层或卷积神经网络（CNN）。生成器的输出是生成的数据。2. 判别器（Discriminator） ：判别器的任务是区分真实数据与生成器生成的数据。它也是一个神经网络，通常包括多层全连接层或卷积神经网络。判别器的输出是数据样本为真实数据的概率。
多模态学习Multimodal Learning：人工智能中的多模态原理与技术介绍初步了解
qq_26303031的博客
08-20 2792
多模态学习指的是通过同时利用多种模态的数据进行学习和推理的过程。例如，在图像分类任务中，除了使用图像数据，还可以结合文本描述，以提升分类准确性。多模态学习的目标是利用不同模态的信息，提高模型的泛化能力和表现。模态（Modality）是指信息或数据的不同表现形式。文本（Text）：自然语言文本，如文章、评论、对话等。图像（Image）：静态图片，如照片、图画等。音频（Audio）：声音信号，如语音、音乐等。视频（Video）：动态影像，如电影、视频剪辑等。
多模态机器学习对齐内容
qq_43775680的博客
03-06 7550
介绍多模态机器学习对齐方向内容
【多模态对抗】AdvCLIP: Downstream-agnostic Adversarial Examples in Multimodal Contrastive Learning
nbwjszd的博客
03-07 1887
原文标题： AdvCLIP: Downstream-agnostic Adversarial Examples in Multimodal Contrastive Learning 原文代码： https://github.com/CGCL-codes/AdvCLIP 发布年度： 2023 发布期刊： ACM MMMultimodal contrastive learning aims to train a general-purpose feature extractor, such as CLIP, o
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)
weixin_36670529的博客
05-31 1万+
目录 一、生成对抗网络原理 1、模型的起源 2、模型的结构和损失函数 二、对GAN的改进 1、零和博弈 2、非饱和博弈 3、最大似然博弈 三、GAN的训练 四、GAN面临的问题 1、很难达到纳什均衡点 2、无法有效监控收敛状态 3、模型崩溃 4、不适合离散输出 五、GAN的应用 1、图像生成 2、由文本生成图片 3、超分辨Super-Resolution 一、生...
GAN：生成式对抗网络介绍和其优缺点以及研究现状
热门推荐
Bixiwen_liu的博客
12-28 6万+
本博文是转载自一篇博文，介绍GAN（Generative Adversarial Networks）即生成式对抗网络的原理以及GAN的优缺点的分析和GAN网络研究发展现状
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值