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有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
深入学习具有生成对抗网络
神经网络对人工智能产生了很大的影响，如今，深度学习算法被广泛用于从大量数据中提取知识。本论文旨在通过专注于特定的潜在目标来重新审视从or-gins中进行深度学习的演变。我们试图回答的主要问题是：AI可以表现出与人类相媲美的艺术能力吗？恢复了图灵测试的定义，我们提出了对该概念的类似锻炼，实际上，我们希望测试机器表现出与人类相同或无法区分的艺术行为的能力。我们将分析的论点是对这场辩论的支持，这是一种来自深度学习领域的构造和创新思想，被称为生成对抗性网络（GAN）。gan基本上是一个由两个神经网络组成的系统，在零和游戏中相互构图。此过程中的“子弹”填充只是两个网络之一生成的图像。在这种情况下，有趣的部分是，通过适当的系统启动和培训，经过几次迭代，这些虚假生成的图像开始变得越来越接近我们在现实中看到的图像，从而使没有什么是真实的。我们将谈论围绕甘斯的一些真正的轶事，以更多地提出以前提出的问题所产生的讨论，我们将根据甘斯（Gans）提出一些最近的现实世界应用，以强调它们在业务上的重要性。我们将通过对服装图像和评论的亚马逊出色的实验实验结束，目的是从最受欢迎的现有产品开始生成新的从未见过的产品。
生成对抗网络的有效动力学
生成对抗网络（GAN）是一类机器学习模型，它们使用对抗性训练来生成具有与培训样本相同（可能非常复杂的）统计数据的新样本。一种主要的训练失败，称为模式崩溃，涉及发电机未能重现目标概率分布中模式的全部多样性。在这里，我们提出了一个有效的GAN训练模型，该模型通过用输出空间中的颗粒集代替发电机神经网络来捕获学习动力学；颗粒由通用内核对某些宽神经网络和高维输入有效。我们简化模型的一般性使我们能够研究发生模式崩溃的条件。的确，改变发生器有效核的实验揭示了模式塌陷过渡，其形状可以通过频率原理与鉴别器的类型有关。此外，我们发现中间强度的梯度正则化可以通过发电机动力学的严重阻尼来最佳地产生收敛。因此，我们有效的GAN模型为理解和改善对抗性训练提供了可解释的物理框架。
生成AI
生成的AI是指基于从培训数据中学到的模式和关系创建新内容的人工智能系统类别，例如图像，文本，音频或视频。这些模型可以生成类似于培训数据的新颖的原始内容，从而在艺术，娱乐和设计等各种行业中实现了广泛的应用。生成的AI模型可以在大型数据集上进行培训，并且可以在数据[1]中学习复杂的模式和结构。一旦受过训练，他们就可以通过从学习概率分布中取样或使用条件生成等技术来生成新的内容，该技术基于特定的输入条件生成内容。生成AI模型的示例包括基于深度学习的图像生成器，例如gan（生成对抗网络）和变异自动编码器（VAE），基于文本的模型，例如GPT-4，以及基于深度学习算法的音频和视频生成模型[2]。
带量子侧信息的对抗性猜测
在没有侧面信息的情况下，让我们首先引入了通常的猜测问题的对抗性扩展[1-10]。一方可以随意选择一个概率分布P，用于随机变量M，而不是字母M，并将她的选择传达给另一方（在先前考虑的，非对抗的情况下，P被游戏规则所构成）。在游戏的每一轮中，爱丽丝根据分布p随机选择一个值m，而鲍勃（Bob）对随机变量m的值进行了询问，一次是一个随机变量的值，直到他的猜测正确为止。例如，让我们考虑情况m = {a，b，c}。在这种情况下，鲍勃的第一个查询可能是b。如果爱丽丝回答负面，那么他的下一个查询可能是一个。假设这次爱丽丝在官能上回答，这一轮已经结束。鲍勃选择了查询的顺序，以最大程度地减少所产生的成本，提前双方已知的成本功能，仅取决于平均查询数量；爱丽丝选择先前的概率分布p来最大化这种成本。Alice和Bob的最佳策略都是显而易见的：对于Alice，它包括选择P作为M上方的均匀分布，而对于BOB，它包括以其先前概率的非进攻顺序查询M的值。
脑成像中的生成对抗网络
摘要：人工智能 (AI) 有望对放射学产生重大影响，因为它在许多临床任务中取得了显著进展，主要是关于疾病的检测、分割、分类、监测和预测。生成对抗网络被认为是深度学习在放射学中最令人兴奋的应用之一。GAN 是一种新的深度学习方法，它利用对抗性学习来解决各种计算机视觉挑战。脑放射学是 GAN 最早应用的领域之一。事实上，在神经放射学中，GAN 开辟了未开发的场景，允许新的过程，例如图像到图像和跨模态合成、图像重建、图像分割、图像合成、数据增强、疾病进展模型和脑解码。在这篇叙述性评论中，我们将介绍脑成像中的 GAN，讨论 GAN 的临床潜力、未来的临床应用以及放射科医生应该注意的陷阱。
图像超分辨率的生成对抗网络
单图像超分辨率（SISR）在图像处理领域起着重要作用。最近的生成对抗网络（GAN）可以在具有小样本的低分辨率图像上取得出色的结果。但是，几乎没有一些文献总结了SISR中不同的剂量。在本文中，我们从不同的角度对gan进行了比较研究。我们首先看一下甘斯的发展。第二，我们为图像应用中的大型和小样本中提供了流行的植物体系结构。然后，我们分析了基于gan的优化方法的动机，实施和差异，以及对图像超分辨率的歧视性学习，以受监督，半监督和无监督的方式来进行，在这些方面，通过整合不同的网络体系结构，先验知识，损失功能和多个任务来分析这些gans。接下来，我们通过SISR中的定量和定性分析在公共数据集上比较了这些受欢迎的gan的性能。最后，我们重点介绍了gan的挑战和SISR的潜在研究点。
心血管研究中的生成对抗网络
1 1牛津大学牛津大学牛津大学医学系，英国牛津大学2大数据研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，第3个电气与电子工程系，比尔肯特大学，安卡拉大学，安卡拉，安卡拉，安卡拉，türkiye，türkiye，4个国家磁性研究中心（umrame of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent）特拉维夫大学，特拉维夫，以色列6放射学系，伊坎恩医学院6号放射学系的生物医学工程工程与成像科学，国王学院伦敦，伦敦，英国1牛津大学牛津大学牛津大学医学系，英国牛津大学2大数据研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，第3个电气与电子工程系，比尔肯特大学，安卡拉大学，安卡拉，安卡拉，安卡拉，türkiye，türkiye，4个国家磁性研究中心（umrame of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent）特拉维夫大学，特拉维夫，以色列6放射学系，伊坎恩医学院6号放射学系的生物医学工程工程与成像科学，国王学院伦敦，伦敦，英国
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
游戏理论和对抗机器学习
在网络安全方面，攻击者和捍卫者在战略上共同努力的方式越来越像游戏的总体运作方式。对抗机器学习（AML）已成为黑客入侵的重要领域。在AML中，攻击者使用复杂的方法避免被捕获并利用机器学习模型中的缺陷。 这项研究的目的是通过查看游戏理论和AML满足的位置，全面了解策略如何结合网络安全。 您可以将网络安全中的战略交流视为攻击者和防守者之间的游戏。 防守者希望确保系统和数据安全，并且敌人希望出于不良原因闯入它们。 在这个游戏中，玩家必须做出很多决定。 后卫必须提前思考并为可能的攻击做准备，而攻击者一直在改变计划，以避免被抓住并利用防御弱点。 游戏理论为我们提供了一种正式建模这些交互作用的方法，这使我们可以研究平衡的最佳策略和结果。 在AML期间，防御者使用机器学习模型来查找和停止安全风险，而攻击者则使用逃生攻击，中毒攻击和模型反演攻击等方法更改这些模型。 在这些敌对策略中，网络安全添加了一个战略要素，后卫必须在创建和使用防御时考虑攻击者的目标和技能。 本文研究了已经对使用游戏理论研究黑客研究的研究以及如何使用这些模型来研究策略如何在AML中融合。在AML中，攻击者使用复杂的方法避免被捕获并利用机器学习模型中的缺陷。这项研究的目的是通过查看游戏理论和AML满足的位置，全面了解策略如何结合网络安全。您可以将网络安全中的战略交流视为攻击者和防守者之间的游戏。防守者希望确保系统和数据安全，并且敌人希望出于不良原因闯入它们。在这个游戏中，玩家必须做出很多决定。后卫必须提前思考并为可能的攻击做准备，而攻击者一直在改变计划，以避免被抓住并利用防御弱点。游戏理论为我们提供了一种正式建模这些交互作用的方法，这使我们可以研究平衡的最佳策略和结果。在AML期间，防御者使用机器学习模型来查找和停止安全风险，而攻击者则使用逃生攻击，中毒攻击和模型反演攻击等方法更改这些模型。在这些敌对策略中，网络安全添加了一个战略要素，后卫必须在创建和使用防御时考虑攻击者的目标和技能。本文研究了已经对使用游戏理论研究黑客研究的研究以及如何使用这些模型来研究策略如何在AML中融合。它讨论了不同类型的游戏，例如刚性和动态游戏，以及它们对保护其他玩家的威胁意味着什么。除此之外，它可以研究知识，怀疑和策略学习的不平衡如何影响计算机游戏的结果。本文通过将游戏理论与AML相结合，可以帮助我们理解攻击者和防守者在网络安全中面临的策略问题。它显示了战略性思考和建造可以改变以应对改变风险的武器的重要性，并为该领域的未来研究奠定了基础，