生成对抗网络动力学解析

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
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#生成对抗网络 #人工智能 #神经网络 #机器学习 #算法分析 #程序那些事 #AIGC

生成对抗网络：动力学

Matias G. Delgadino, Bruno B. Suassuna, Rene Cabrera; 26(181):1−30, 2025.

摘要

我们定量研究了原始Wasserstein-GAN算法的过参数化极限。研究表明，该算法实质上是生成器和判别器参数分布的连续性方程系统的随机离散化。我们证明，算法中为满足Lipschitz条件而采用的参数裁剪技术，会在均值场动力学中产生不连续向量场，从而导致均值场动力学在有限时间内发生爆破。通过具体示例分析发现，所有均值场方程的解在长时间极限下都会收敛到时间周期解，这有助于解释算法无法收敛的原因。

[摘要][PDF][文献]
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生成对抗网络GAN原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-08 1444
生成对抗网络GAN原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：生成对抗网络(GAN), 原理, 代码实例, TensorFlow, PyTorch 1. 背景介绍
GAN在分子生成与药物发现中的突破
AI智能探索者的博客
06-01 1534
本文旨在全面介绍GAN在分子生成和药物发现中的应用，包括技术原理、实现方法、实际案例和未来发展趋势。我们将重点关注GAN如何解决传统药物研发中的关键挑战。文章将从GAN的基本概念开始，逐步深入到分子生成的专门技术，最后探讨实际应用和未来方向。每个部分都包含理论解释和实际案例。生成对抗网络(GAN): 一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，通过对抗训练生成高质量数据化学空间: 所有可能存在的化学分子的理论集合分子生成: 使用算法设计新的分子结构的过程虚拟筛选: 通过计算模拟预测化合物生物活性的方法。
生成对抗网络（GAN）深度解析：理论、技术与应用全景
搏博的专栏
05-12 4206
从理论推导到工程实现，GAN的发展印证了深度学习中“对抗训练”范式的有效性——通过构建竞争机制，模型能够学习到更复杂、更真实的数据分布。（Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的，目的是找出生成器做的“假数据”。本文从理论起源、数学建模、网络架构、工程实现到行业应用，系统拆解GAN的核心机制，涵盖基础理论推导、改进模型分析、评估指标设计及多领域实践案例，为复杂分布建模提供完整技术路线。之后将D(x)和D(G(z))都输入到判别模型（D）中，进行判别，判断是否是真是的数据。
生成对抗网络算法的原理与应用解析
tiangang2024的博客
01-10 1467
本文将深入探讨生成对抗网络算法的基本原理，包括生成器与判别器的对抗关系。同时，文章将分析该算法在图像生成、数据增强及语音合成等领域的应用，揭示其在人工智能发展中的重要性及未来潜力。通过具体实例说明，帮助读者更好地理解这一前沿技术。
深度解析生成对抗网络：原理、应用与未来趋势
qq_74383080的博客
04-18 658
在人工智能的浩瀚星空中，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）犹如一颗璀璨的明星，自 2014 年由 Ian Goodfellow 等人提出以来，便以其独特而强大的生成能力，在计算机视觉、自然语言处理等诸多领域引发了创新浪潮，不断拓展着人工智能应用的边界。例如，在医学图像分析领域，利用 GAN 生成模拟的医学影像数据，如 X 光、CT、MRI 等图像，可用于辅助训练疾病诊断模型，在缓解数据稀缺问题的同时，提升模型对不同病例特征的识别能力。
生成对抗网络GAN
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11-29 1653
1.介绍 本文研究的是无监督学习问题。主要是，学习概率分布意味着什么?经典的答案是学习概率密度。这通常是通过定义一个参数密度家族(P的最大值)和找到一个最大似然值在我们的数据:如果我们有真实的数据例子{x(i)}mi=1，我们将解决这个问题 ...
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
Made In SQL
10-13 1077
框架基于博弈论中的极小极大博弈思想，通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络的对抗训练，实现了从随机噪声到高质量数据的生成能力。框架基于博弈论中的极小极大博弈思想，通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络的对抗训练，实现了从随机噪声到高质量数据的生成能力。GAN技术正在从单纯的生成工具发展为智能创作平台，其与强化学习、因果推理等技术的结合，将持续拓展人工智能的创造能力边界。
论文解析八： GAN：Generative Adversarial Nets（生成对抗网络）
kaszxc的博客
10-23 1745
文章提出了一个新的framework（framework通常是一个比较大的模型）用来估计生成模型，通过对抗的过程，同时会训练两个模型**生成模型G：**用来抓取整个数据的分布（生成模型就是要对整个数据的分布进行建模，使得能够生成各种分布，这里的分布就是指的生成图片、文字或者电影等，在统计学中，整个世界是通过采样不同的分布来得到的，所以如果想要生成东西，就应该抓取整个数据的分布）**辨别模型D：**用来估计样本到底是从真正的数据生成出来的还是来自生成模型生成出来的。
【Pytorch】（十）生成对抗网络之WGAN,WGAN-GP
weixin_44378835的博客
05-05 6291
文章目录WGAN,WGAN-GP原理Pytorch实现：生成正态分布数据WGANWGAN-GP结果对比 WGAN,WGAN-GP 原理 GAN有多种解释，这里我总结一下： 原始论文解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913 （苏神专场） 互怼的艺术：从零直达WGAN-GP https://spaces.ac.cn/archives/4439 从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN https://spaces.ac.cn/archives/6280 动力学角
13、变分自编码器与生成对抗网络结合及长短期记忆网络在化学动力学模拟中的应用
qqq44的博客
06-30 17
本文探讨了变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）结合在赛车游戏中的应用，以及长短期记忆网络（LSTM）在化学动力学模拟中的集成方法。通过将LSTM用于预测原子位置、能量和Hessian，显著提升了传统预测-校正算法的效率与精度。以H2O分子为例的实验表明，该深度学习方法在减少从头算计算次数的同时，保持了高精度，能量预测相对误差小于0.1%，原子位置预测误差低于0.7%。研究证明了数据驱动方法在化学计算中的有效性，提高了模拟性能和实时可用性，并对未来模型优化、多源数据融合及复杂系统拓展提出了展望。
8、大涡模拟中速度场的超分辨率生成对抗网络
ss78901的博客
07-31 40
本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率方法，用于在大涡模拟（LES）中生成合成速度场。通过使用深度残差网络（ResNet）架构和特定的损失函数，该方法能够从低分辨率速度场图像中重建高分辨率细节，应用于风力涡轮机周围湍流现象的研究。实验结果表明，该方法在DIV2K和UxLES数据集上均表现出良好的性能，在图像质量和结构相似性指标上取得了满意的结果。研究为LES模拟提供了一种减少计算资源需求的新途径，并为未来在可再生能源及其他相关领域的应用奠定了基础。
生成对抗网络实战应用：深入浅出示例解析
### 知识点一：对抗生成网络（Generative Adversarial Networks，GANs） 对抗生成网络（GANs）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责根据输入的噪声数据或...
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
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在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
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最简单的方法，解决最实际的问题。
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高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
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而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
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DL00596：基于Transformer的SDN环境流量异常检测
2504_94303570的博客
12-01 355
经过实测，在万兆链路上用64长度窗口，处理延迟能压在15ms以内，基本不影响正常业务。流量异常检测在SDN（软件定义网络）里是个刺激的活儿。传统方法面对动态变化的网络拓扑就像拿渔网抓蚊子，Transformer这种能捕捉长距离依赖的模型倒是很对路子。咱们今天不整虚的，直接上代码看看怎么用PyTorch搞个能跑起来的检测器。我的土办法是每6小时重新做一次归一化参数校准，同时维护一个动态阈值：取最近1小时误差的95分位数作为报警线。这里有个坑：不同维度的特征数值差异太大，持续时间可能几百秒，包数直接上万。
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