详细内容或原文请订阅后点击阅览
穿越迷宫：生成模型如何处理复杂的数据采样
Adrien Limousin / Better Images of AI / 非图像 / CC-BY 4.0 许可 作者：Nik Papageorgiou 人工智能 (AI) 领域最近在生成模型方面取得了重大进展，生成模型是一种机器学习算法，可以从数据集中“学习”模式以生成新的类似数据集。生成模型是 […]
来源:ΑΙhubAdrien Limousin / AI /非图像 /由CC-BY 4.0许可的更好图像< / div < / div>
Adrien Limousin AI 由CC-BY 4.0Nik Papageorgiou
人工智能世界（AI）最近在生成模型中看到了重大进步，这是一种从数据集中“学习”模式的机器学习算法，以生成新的，相似的数据集。生成模型通常用于绘制图像和自然语言生成之类的东西 - 一个著名的例子是用于开发Chatgpt的模型。
生成模型在各种应用程序中都取得了巨大的成功，从图像和视频生成到创作音乐和语言建模。问题在于，当涉及生成模型的能力和局限性时，我们缺乏理论上。可以理解的是，这一差距会严重影响我们如何开发和使用它们。
主要挑战之一是能够有效从复杂的数据模式中挑选样品，尤其是考虑到传统方法在处理现代AI应用中常见的高维和复杂数据时的局限性。
现在，由EPFL的Florent Krzakala和LenkaZdeborová领导的一组科学家研究了现代基于神经网络的生成模型的效率。该研究发表在PNA中，将这些当代方法与传统抽样技术进行了比较，重点是一类与旋转眼镜和统计推断问题有关的特定概率分布。
发表在PNAS中研究人员分析了以独特的方式使用神经网络的生成模型来学习数据分布并生成模仿原始数据的新数据实例。
完整阅读研究
从旋转玻璃的角度，Davide Ghio，Yatin Dandi，Yatin Dandi，Florent Krzakala和LenkaZdeborová，PNAS（2024）进行抽样，扩散和自回归神经网络。
Davide Ghio，Yatin Dandi，Florent Krzakala和LenkaZdeborová