数据生成

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

稀疏高效扩散模型：推动扩散模型的部署与应用数据驱动的世界中，生成模型扮演着至关重要的角色，尤其是在需要创建逼真样本的任务中。扩散模型（Diffusion Models, DM），以其卓越的样本质量和广泛的模式覆盖能力，已经成为众多数据生成任务的首选。然而，这些模型在实际部署时面临的挑战，如长时间的推理过程和对内存的大量需求，限制了它们在资源受限的设备上的应用。为了克服这些限制，本文提出了一种创新的稀疏微调方法，旨在不牺牲生成质量的前提下，显著提升扩散模型的效率和实用性。这种方法通过在卷积和线性层引入稀疏掩码，有效减少了模型的计算复杂度，降低了内存

机器学习之心

数据生成 | Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成1.Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成，运行环境Matlab2021b及以上； 2.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率，同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率； Synthetic Train SVM “95.6667” Test on Original Dataset"92.6667"

机器学习之心

数据生成 | Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成1.Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成，运行环境Matlab2021b及以上； 2.Gaussian 混合模型 (GMM) 分布用于生成合成数据，K 均值聚类用于提取分类任务的标签，SVM 用作分类器； 3.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率，同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率；命令窗口输出 Augmented Train SVM “99.075” Augmented Test SVM"94.6667"

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数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序，MATLAB程序； 2.适用于MATLAB 2020版及以上版本； 3.基于Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein Generative Adversarial Network，WGAN）的数据生成模型引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）来改善训练的稳定性和生成样本的质量。WGAN旨在解决原始生成对抗网络（GAN）中的训练不稳定性和模式崩溃等问题。基于Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚的数据生成模型在一些应用中表现