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我们使用扩散概率模型提供高质量的图像合成结果，一类受非平衡考虑启发的潜变量模型热力学。我们的最佳结果是通过加权变分训练获得的根据扩散概率之间的新颖联系设计的界限模型和去噪分数与 Langevin 动力学相匹配，并且我们的模型自然地承认渐进式有损解压缩方案，可以将其解释为自回归解码的推广。

在今天的文章中，您将创建一个简单的 GAN，也称为vanilla GAN。它类似于 Goodfellow 等人 (2014) 首次创建的生成对抗网络。阅读本文后，您将：1）了解什么是 GAN 以及它如何工作。2）能够使用 Python 和 PyTorch 构建一个简单的 GAN。3）已经产生了你的第一个 GAN 结果。让我们看看吧。

R强化学习是机器学习中的一个领域，它引入了代理的概念，代理必须在复杂环境中学习最佳策略。代理从其操作中学习，这些操作会在给定环境状态的情况下产生奖励。强化学习是一个困难的话题，与机器学习的其他领域有很大不同。这就是为什么它应该只在给定的问题无法通过其他方式解决时使用。

生成对抗网络 （GAN） 在许多生成任务中显示出巨大的效果，以复制现实世界的丰富内容，如图像、人类语言和音乐。它的灵感来自博弈论：两个模型，一个生成器和一个批评家，在相互竞争的同时使彼此更强大。然而，训练GAN模型是相当具有挑战性的，因为人们面临着训练不稳定或收敛失败等问题。在这里，我想解释一下生成对抗网络框架背后的数学原理，为什么很难训练，最后介绍一个旨在解决训练难点的GAN修改版本。

生成对抗网络（GAN）因其能力而在学术界引起轩然大波。机器能够创作出新颖、富有灵感的作品，这让每个人都感到敬畏和恐惧。因此，人们开始好奇，如何构建一个这样的网络？

生成对抗网络(GAN) 是一种神经网络，可以生成与人类产生的内容类似的材料，例如图像、音乐、语音或文本。近年来，GAN 一直是一个活跃的研究课题。Facebook 的 AI 研究总监 Yann LeCun 称对抗训练是机器学习领域 “*过去 10 年最有趣的想法*” 。下面，您将在实现自己的两个生成模型之前了解 GAN 的工作原理。

对发布于2014年的关于GAN的原始描述，我们精读此文，对原始的GAN网络概念进行追溯，对于概念的原始解读，是grasp该模型的最扎实依据。本文力图尊重原著的意图，适当加入读书笔记。在该文的续文中，将介绍实际用处和结果。

​扩散模型是生成模型，在过去几年中越来越受欢迎，这是有充分理由的。仅在 2020 年代发布的几篇开创性论文就向世界展示了 Diffusion 模型的能力，例如在图像合成方面击败 GAN[6]。最近，从业者将看到DALL-E 2（OpenAI 上个月发布的图像生成模型）中使用的扩散模型。

谷歌的 AlphaFold 3 因其彻底改变生物技术的潜力而受到广泛关注。与以前的方法相比，导致其性能提升的关键创新之一是它利用了扩散模型。AlphaFold 3 的功能来自其下一代架构和训练，现在涵盖了所有生命分子。该模型的核心是我们的 Evoformer 模块的改进版本——一种深度学习架构，支撑了 AlphaFold 2 令人难以置信的性能。在处理输入后，AlphaFold 3 使用扩散网络组装其预测，类似于 AI 图像生成器中的预测。扩散过程从一团原子开始，经过许多步骤，汇聚到其最终的、最准确的分子结