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揭示推向前向生成模型的潜在空间几何
抽象的许多深层生成模型被定义为持续生成器的高斯度量的推动，例如生成的对抗网络（GAN）或变化自动编码器（VAE）。这项工作探讨了这种深层生成模型的潜在空间。这些模型的关键问题是他们在学习断开分布时在目标分布支持之外输出样本的趋势。我们研究了这些模型的性能与它们潜在空间的几何形状之间的关系。基于几何度量理论的最新发展，在潜在空间的尺寸大于模式数量的情况下，我们证明了最佳条件的最佳条件。通过对gan的实验，我们证明了我们的理论结果的有效性，并获得了对这些模型潜在空间几何形状的新见解。此外，我们提出了一种截断方法，该方法在潜在空间中强制执行简单的聚类结构并改善gan的性能。
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coimbatore。3 Wayanad苏丹·贝瑟里（Sultan Bathery）唐·博斯科学院（Don Bosco College）数学系助理教授。 抽象的梦立是人工智能中的一个新兴领域，旨在通过计算模型复制人类梦的经验。 本文比较了用于梦想生成的各种AI算法，评估其性能，创造力和计算效率。 我们探索生成的对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和基于变压器的模型，提供了对其优势和劣势的全面分析。 我们的结果表明，每个模型都有独特的优势，这表明了未来研究的潜在混合方法。 关键字：梦幻，AI，GAN，VAE，变形金刚，创造力，连贯性，计算效率，FID，IS，EEG信号。 I. 引言梦想已经迷住了人类已经有几个世纪了，通常被视为窗户进入潜意识的思想。 近年来，人工智能在创意领域取得了长足的进步，包括文本，图像和音乐的产生。 使用AI的梦幻发电试图模拟梦境的体验，创造出模仿人类梦的新颖而富有想象力的成果。 本文旨在比较该领域中领先的AI算法，重点是它们产生连贯和创造性的梦想的能力。 II。 文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。 iii。3 Wayanad苏丹·贝瑟里（Sultan Bathery）唐·博斯科学院（Don Bosco College）数学系助理教授。抽象的梦立是人工智能中的一个新兴领域，旨在通过计算模型复制人类梦的经验。本文比较了用于梦想生成的各种AI算法，评估其性能，创造力和计算效率。我们探索生成的对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和基于变压器的模型，提供了对其优势和劣势的全面分析。我们的结果表明，每个模型都有独特的优势，这表明了未来研究的潜在混合方法。关键字：梦幻，AI，GAN，VAE，变形金刚，创造力，连贯性，计算效率，FID，IS，EEG信号。I.引言梦想已经迷住了人类已经有几个世纪了，通常被视为窗户进入潜意识的思想。近年来，人工智能在创意领域取得了长足的进步，包括文本，图像和音乐的产生。使用AI的梦幻发电试图模拟梦境的体验，创造出模仿人类梦的新颖而富有想象力的成果。本文旨在比较该领域中领先的AI算法，重点是它们产生连贯和创造性的梦想的能力。II。 文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。 iii。II。文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。iii。gan已在图像生成，样式传输和创造性的创建中广泛使用[1]。B. Kingma和Welling提出的变异自动编码器（VAE）VAE是通过变异推断学习数据的基本分布的生成模型[2]。它们已应用于各种任务，包括图像和视频生成，提供了生成概率的方法。C.基于变压器的模型变压器，尤其是基于Vaswani等人引入的架构的变压器，已经彻底改变了自然语言处理。诸如GPT-3和DALL-E之类的模型利用变压器来生成具有显着连贯性和创造力的文本和图像[3]。方法论
高能物理中的双参数量子电路GAN模型
摘要。生成模型，尤其是生成对抗网络（GAN），正在作为蒙特卡洛模拟的可能替代方法。已经提出，在某些情况下，可以使用量子gan（qgans）加速使用gan的模拟。我们提出了QGAN的新设计，即双参数量子电路（PQC）GAN，该设计由一个经典的歧视器和两个采用PQC形式的量子代理组成。第一个PQC在n -pixel图像上学习了一个概率分布，而第二个PQC则为每个PQC输入生成了单个图像的归一化像素强度。为了了解HEP应用程序，我们评估了模仿热量计输出的任务的双PQC体系结构，转化为像素化图像。结果表明，该模型可以复制尺寸降低及其概率分布的固定数量的图像，我们预计它应该使我们可以扩展到实际热量计输出。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。
高能物理中的双参数化量子电路 GAN 模型
摘要。生成模型，尤其是生成对抗网络 (GAN)，正在被研究作为蒙特卡罗模拟的可能替代方案。有人提出，在某些情况下，使用量子 GAN (qGAN) 可以加速使用 GAN 的模拟。我们提出了一种新的 qGAN 设计，即双参数化量子电路 (PQC) GAN，它由一个经典鉴别器和两个采用 PQC 形式的量子生成器组成。第一个 PQC 学习 N 像素图像的概率分布，而第二个 PQC 为每个 PQC 输入生成单个图像的归一化像素强度。为了实现 HEP 应用，我们在模拟量热仪输出并将其转换为像素化图像的任务上评估了双 PQC 架构。结果表明，该模型可以重现固定数量的图像，尺寸更小，并且能够重现它们的概率分布，我们预计它应该可以让我们扩展到真实的量热仪输出。
与...
摘要：生成对抗网络（GAN）已转换了图像合成的领域，尤其是在引入条件gan（CGAN）（CGAN）的引入中，通过在整个生成过程中整合额外信息，从而允许更自定义的方法。模糊图像的存在可能会对图像质量产生不利影响，并可能阻碍随后的图像处理活动。为了对抗图像模糊，我们引入了一种新型的单像模糊去除技术，该技术依赖于条件生成的对抗网络（CGAN）。在这种方法中，CGAN充当基本框架，将模糊的图像作为补充条件数据并实施Lipschitz的约束。通过有条件的对抗损失，内容损失和感知损失的组合来培训网络体系结构，以纠正模糊区域并重建图像。通过实验评估，很明显，所提出的方法在删除模糊方面优于现有算法，在保持图像清晰度的同时有效地减少了模糊性。
数据+人工智能雷达 2022 - 让人工智能成为现实
要在动态和不可预测的环境中运行，必须通过强化学习、生成对抗网络 (GANS) 和高级神经网络构建自主 AI 系统。所有这些使公司能够参与持续学习并根据新刺激不断发展。过渡到能够感知、响应和顺利发展的实时企业可能令人生畏。10 但可以通过采用具有空间和灵活性的技术架构来整合自主信息流，从而使这变得更容易。利用自主 AI 不仅仅是增加带宽和处理更多位的问题。它需要公司以不同的思维方式思考。