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

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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分类专栏： 深度/机器学习&爬虫 文章标签： 人工智能 神经网络 生成对抗网络 CNN原理 RNN原理
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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

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深度学习笔记——生成对抗网络GAN
haopinglianlian的博客
11-29 2756
本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
神经网络算法 - 一文搞懂GAN（生成对抗网络）
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2401_85328934的博客
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[神经网络与深度学习]RNN，GRU，LSTM，GAN，Transformer
weixin_56809732的博客
04-28 979
生成器 G的 输入为隐空间的随机数据，它的作用是生成类似于真实样本的数据。例如某一个词元的影响至关重要，加入GRU可以在不给该词元指定一个非常大的梯度的情况下存储重要的信息。Transformer是由编码器和解码器组成的，编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的。编码器是由多个相同的层叠加而成的，每个层都有两个子层，包括多头自注意力汇聚和基于位置的前馈网络。如图所示为LSTM中包含的输入门，遗忘门和输出门，他们都通过sigmoid激活函数处理，所以这三个门的值都在（0,1）之间。
基于RNN_LSTM_GAN混合预测附Python代码
matlab_daizuo的博客
03-27 758
随着大数据时代的到来，序列预测在金融、气象、交通等领域扮演着日益重要的角色。传统的序列预测方法，如自回归移动平均 (ARMA) 模型和卡尔曼滤波，虽然在一定程度上能够捕捉序列的线性特征，但对于非线性、非平稳的复杂序列的预测效果往往不尽如人意。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络 (RNN) 及其变体长短期记忆网络 (LSTM)，凭借其强大的记忆能力和非线性拟合能力，在序列预测领域取得了显著进展。然而，传统的RNN和LSTM在预测未来较长时间的序列时，仍然面临着梯度消失/爆炸问题和模型训练的难题。
【毕业论文参考】生成式AI中的长短时记忆（LSTM）网络与其在生成任务中的作用
二进制的梦想
12-25 1865
LSTM网络作为一种经典的时间序列模型，在生成式AI中扮演了重要角色。无论是文本、音乐还是图像生成，LSTM都凭借其灵活的建模能力展现出独特优势。尽管Transformer等模型日益崛起，LSTM的实用价值和理论意义依然值得深入研究。欢迎在评论区分享您的见解：您认为LSTM在当前生成式AI中还有哪些独特的应用场景？未来是否有可能出现改进版本的LSTM重回主流？让我们一起探讨！
GAN生成对抗网络深度解析：神经网络算法全攻略
2401_85375151的博客
04-28 932
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在AI智能中有几种重要的神经网络类型？6种重要的神经网络类型分享！
爱编程的鱼的博客
01-15 1750
如今，这些不同版本的神经网络正被用于解决医疗保健、银行和汽车行业等领域的各种重要问题，并被苹果、谷歌和 Facebook 等大公司用于提供推荐和帮助搜索查询. 例如，Google 使用 BERT，这是一个基于 Transformers 的模型来支持其搜索查询。然而，在这种方法中，我们有点丢失了文本的顺序结构。随着时间的推移，在这个特定领域取得了各种进步，研究人员为 CNN 提出了各种架构，如 VGG、Resnet、Inception、Xception 等，这些架构不断推动图像分类的最新技术发展。
GAN（生成对抗网络）深度解析：一篇文章让你彻底搞懂神经网络算法！
m0_63171455的博客
03-22 2408
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RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器
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06-14 773
关于人名分类问题:以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等。数据下载地址:数据文件预览:代码语言：javascript复制- data/- names/Arabic.txtCzech.txtDutch.txtFrench.txtGerman.txtGreek.txtIrish.txt。
深度学习世界发展史_神经网络浅讲：从神经元到深度学习（全）.pdf
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循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等模型解决了序列数据的学习问题，使得机器理解和生成语言成为可能。此外，生成对抗网络（GAN）在图像生成和风格迁移等方面展现出强大的创造力。 ...
生成对抗网络-策略梯度序列生成对抗网络实现-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
06-18
可能使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等结构来处理序列信息。 2. **判别器模型**：判别器同样基于深度神经网络，其任务是对输入序列判断其真实性。它可以是卷积神经网络（CNN...
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 910
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
opencv学习（图像梯度）
weixin_63566653的博客
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在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
AI算法实现解析-C++实例
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本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2123
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1676
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 667
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
人工智能时代的战略竞争优势商业模式创新培训讲师培训师专家咨询顾问唐兴通谈个性化在制造业金融业医疗医药石油化工SARS软件行业大客户营销与销售背后的价值
Akibfrycc的博客
07-26 950
这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
AI崛起后，对使用AI的一些小思考
2303_81991798的博客
07-29 765
AI编程工具的快速发展极大降低了技术门槛，使普通用户也能轻松制作静态网页等项目。然而，真正的技术壁垒在于后端开发、SEO优化等专业领域。开发者需从用户需求出发，关注解决实际痛点而非技术本身。在变现方面，需设计符合用户心理的定价策略，如免费增值模式和小额支付。面对大厂竞争，应通过优化体验、建立品牌等方式提升用户粘性。AI时代，创意和服务能力比技术实现更重要。
人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络
01-18
### 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。通过使用局部连接和共享权重机制，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) 和门控循环单元(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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