Delay_coder的博客

深度卷积对抗神经网络 进阶 第三部分 GANs Unpaired Translation with Cycle GAN 模型

通过Pix2Pix Patch GANs可以实现图像的转化，而图像的转化会帮助艺术创作者创造更加有趣的艺术作品，这样可以解放艺术创作者的双手，让他们去做更加有意义和创作的事情，而不是用画笔绘画等等。其通过U-Net和PatchGANs分辨器来实现了图片数据的对应。这个模型可以做到非常真实的结果输出，但是其缺点也是显而易见，其需要标记好的图片对应来训练网络，而不能直接输入图片。这就使得其在某些研究领域的应用有一定的局限性。而CycleGANs便可以解决数据标注的问题。

深度卷积对抗神经网络 进阶 第一部分 GANs 在数据增强和隐私领域的应用 GauGans

深度卷积神经网络模型已经应用在非常多的领域，但是其总包含了很多潜在的问题，比如说训练速度过慢，生成器与判别器的进化程度不平衡等等。那么，随着各种方法和算法的普及和进化，其解决的方法也越来越多，那么styleGAN就是其中的一个非常有趣的模型，2018 年 12 月，Nvidia 研究人员分发了一份预印本以及介绍 StyleGAN 的配套软件，这是一种用于生成无限数量（通常令人信服）的假人脸肖像的 GAN 。StyleGAN 能够在 Nvidia 的商用 GPU 处理器上运行。

深度卷积对抗神经网络 基础 第六部分 缺点和偏见 GANs Disadvantages and Bias

深度卷积对抗神经网络 基础 第五部分 Inception-v3 architecture GANs

深度卷积对抗神经网络 基础 第三部分 可控制的GANs(Controllable GANs）

比如说，**模式奔溃**，指的是生成器的学习效率远高于辨别器的时候，那么学习一段时间过后，辨别器便无法再继续提供有用的损失信息，以至于生成器无法得到参考而塌陷到一个局部最小点中去。而**梯度消失**指的是当损失趋于无限大或者无限小时，损失函数的值变化基本可以视为忽略，那么梯度就会消失，进而停止学习或者学习效率基本为零。

DC-GANs （DC-GANs Deep convolutional GAN）是基于GANs的一种专门对图片生成的一种模型，其通过卷积操作来进行图片的一些基本操作来实现模型的功能。

对抗神经网络模型主要就是通过判别器和生成器来进行攻击和战斗，这样就会使得两个模型越来越强大，最后达到一个同时进化的目的。具体的逻辑是：​生成器根据噪声生成结果，判别器来辨别其真假，互相对抗，互相。

主成分分析就是通过对研究对象的所有维特征进行分析，并找出能够表现出数据特征的最主要的特征，并对特征进行降维度。其原理是对特征的协方差矩阵进行研究。协方差矩阵可以类比一维的协方差来理解，方差的值对应矩阵中的这一维的特征值。因此找出最大的协方差，就说明这两个维度的差别越大，也就说明其携带的信息就更多。具体的解释可以如下图所示：以上数据点有两个主要的特征，紫色和粉色，这两个特征明显可以表现出样本的大部分分布趋势，那么我们就通过对这两个方向进行投影的方式来将空间投影到最有用的两个特征上来进行分析。

自然语言处理可以实现语义识别，情感识别，文本翻译等等功能，当然最近情况下最火的便是ChatGBT的人工智能对话机器人。本人正在硕博的过渡期，深知新技术，新技能对于个人发展或者人类进步的重要性，象牙塔里的学习经历总不是非常的前沿和及时。因此在过渡期的三四个月内，我决定尝试去接触这些新技术和新技能，来充实自己，并开始认识人工智能的发展前景以及状况。总体来说，自然语言识别包含一下几步：文本转换，模型构建，算法训练，测试验证。