人工智能_神经网络105_GAN生成式对抗神经网络_长距离依赖关系的重要性_LSTM_GRU_梯度消失和梯度爆炸_GNN图神经网络_CNN卷积神经网络---人工智能工作笔记0230

来看一下通俗的GAN的工作原理.

来看一下GAN,生成式对抗神经网络的作用,可以用在哪些方面.

然后再来看一下大语言模型和GAN的区别.

然后再来看一下

在文本生成中,非常重要的要解决的一个问题,长距离依赖关系问题,这个问题.

是如何解决的,为什么说长距离依

### 卷积神经网络CNN卷积神经网络特别适用于处理图像数据,因为其设计能够捕捉输入数据的空间层次结构。通过使用局部连接共享权重机制,CNN可以有效地减少参数数量并提高计算效率[^1]。 这种特性使得CNN在网络层数加深的同时仍能保持较高的性能表现。 在实际应用场景中,CNN广泛应用于计算机视觉领域内的各种任务,比如物体识别、面部检测以及医学影像分析等。此外,在自然语言处理方面也有一定的应用案例,例如文本分类或情感分析等领域。 ```python import torch.nn as nn class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(3, 3)) def forward(self, x): output = self.conv_layer(x) return output ``` ### 循环神经网络RNN) 不同于传统的前向传播方式,循环神经网络允许信息沿时间维度传递,从而具备记忆功能。这使其非常适合于序列建模的任务,如语音合成、机器翻译及时序预测等问题。然而标准形式下的RNN存在梯度消失/爆炸现象,限制了长期依赖关系的学习能力。 为了克服这一局限性,长短期记忆单元(LSTM) 门控循环单元(GRU)被相继提出作为改进版本来增强对于长时间间隔事件关联性的捕获效果。 ```python import torch.nn as nn class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_num): super(RNN, self).__init__() self.rnn_layer = nn.RNN(input_dim, hidden_dim, num_layers=layer_num) def forward(self, seq_input): rnn_output, _ = self.rnn_layer(seq_input) return rnn_output ``` ### 生成对抗网络GAN) 由两个相互竞争的部分构成——生成器与判别器。前者负责创造尽可能逼真的样本以欺骗后者;而后者则尝试区分真实的数据实例同来自生成器伪造的结果之间差异。两者共同训练直至达到纳什均衡状态,在此过程中不断优化彼此的表现水平[^2]。 由于这种独特的对抗式学习框架,GAN不仅能够在无监督条件下完成高质量图片生成工作,而且还可以扩展到其他创造性任务当中去,像风格迁移、超分辨率重建乃至视频编辑等方面均有所涉猎。 ```python import torch.nn as nn class Generator(nn.Module): def __init__(self, noise_dim, img_shape): super(Generator, self).__init__() self.model = nn.Sequential( *list_of_layers, nn.Tanh() ) def forward(self, z): gen_imgs = self.model(z) return gen_imgs class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, img_shape): super(Discriminator, self).__init__() self.model = nn.Sequential(*another_list_of_layers, nn.Sigmoid()) def forward(self, imgs): validity = self.model(imgs) return validity ```
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