生成式模型

Ai尚研修-贾莲21 天前
人工智能·深度学习·transformer·生成式模型·图神经网络·注意力机制·目标检测算法
最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用近年来,随着卷积神经网络(CNN)等深度学习技术的飞速发展,人工智能迎来了第三次发展浪潮,AI技术在各行各业中的应用日益广泛。为了帮助学员深入了解人工智能领域近3-5年内的最新理论与技术,Ai尚研修特别推出全新的《Transformer模型及深度学习前沿技术应用高级培训班》。本课程将带您全面掌握AI前沿技术、新理论及其Python代码实现,助您走在人工智能的技术前沿。课程内容采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 讨论互动”的多元教学方式,层层剖析,深入浅出地讲解以下核心技术:
Code_流苏2 个月前
python·gpt·深度学习·机器学习·自然语言处理·transformer·生成式模型
《Python星球日记》 第69天:生成式模型(GPT 系列)名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)
Nicolas89310 个月前
人工智能·生成式模型·判别式模型·vae·变分自编码·条件随机场·crf
【大模型理论篇】生成式模型与判别式模型对比在《生成式模型算法原理深入浅出》中,我们浅浅探讨了生成式模型与判别式模型的不同之处,随后主要重点介绍了五种生成式算法模型:朴素贝叶斯(Naive Bayes)、高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)、主题模型(LDA)、生成对抗模型(GAN)以及文生图模型(Stable Diffusion)。本文将进一步选取生成式模型中的变分自编码器(Variational Auto-Encoder,简称VAE)和判别式模型中的条件随机场(Conditional Random Field,简称CRF),对这两类
阿波拉2 年前
人工智能·深度学习·神经网络·学习·算法·机器学习·生成式模型
生成式模型和判别式模型区别目录1.概念2.定义3.举例(1)例子 A(2)例子 B4.特点5.优缺点6.代表算法首先我们需要明确,两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型,并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数或者条件概率分布 。
mathlxj2 年前
算法·机器学习·秋招·生成式模型·判别式模型
机器学习之生成式模型与判别式模型的区别根本区别在于是否计算了联合分布 P ( X , Y ) P(X,Y) P(X,Y)和是否比较了模型输出的概率大小.