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生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
统一扩散模型的潜在空间，...
扩散模型在生成建模中取得了前所未有的性能。扩散模型常用的潜在代码公式是一系列逐渐去噪的样本，而不是 GAN、VAE 和正则化流的更简单（例如高斯）潜在空间。本文提供了扩散模型潜在空间的替代高斯公式，以及将图像映射到潜在空间的可重构 DPM 编码器。虽然我们的公式纯粹基于扩散模型的定义，但我们展示了几个有趣的后果。（1）从实证上讲，我们观察到在相关领域独立训练的两个扩散模型会出现一个共同的潜在空间。根据这一发现，我们提出了 CycleDiffusion，它使用 DPM 编码器进行非配对的图像到图像转换。此外，将 CycleDiffusion 应用于文本到图像的扩散模型，我们表明大规模文本到图像的扩散模型可用作零样本图像到图像编辑器。（2）人们可以通过控制基于能量模型的统一即插即用公式中的潜在代码来指导预训练的扩散模型和 GAN。使用 CLIP 模型和人脸识别模型作为指导，我们证明扩散模型比 GAN 对低密度亚群和个体的覆盖率更高。1
生成人工智能研究的机会
●什么是genai：AIGC是通过获取人类的指示，从中获得含义以及使用该目标信息来创建内容根据其知识和理解来创建的。大规模模型近年来在AIGC中具有重要意义，因为它们可以提取出色的意图，从而可以提取更好的生成结果。随着数据和模型大小的增加，模型可以学习的分布变得更加广泛，对现实变得更加真实，从而创建了更高质量和更现实的内容。本调查对随着时间的推移的生成模型的发展进行了详尽的分析，并概述了它们从单峰到多模式相互作用的AIGC中的基本元素和当前的发展。我们从非模式的角度提供了生成任务以及相关的文本和图像模型。II。 AI和生成的历史：生成AI，也称为生成建模，是人工智能（AI）的一个分支，致力于创建能够生成类似于给定数据集的新数据的模型。 该领域的历史悠久数十年，由于深度学习和神经网络的发展，近年来取得了重大进步。 以下是生成AI的历史的详细概述：2010年代见证了生成AI的重大突破，这在很大程度上是由深度学习进步所驱动的。 AutoCododers（VAE）由Kingma和Welling在2013年推出，为学习潜在数据表示提供了一个概率框架。 生成对抗网络（GAN），由Ian Goodfellow等人提出。II。AI和生成的历史：生成AI，也称为生成建模，是人工智能（AI）的一个分支，致力于创建能够生成类似于给定数据集的新数据的模型。该领域的历史悠久数十年，由于深度学习和神经网络的发展，近年来取得了重大进步。以下是生成AI的历史的详细概述：2010年代见证了生成AI的重大突破，这在很大程度上是由深度学习进步所驱动的。AutoCododers（VAE）由Kingma和Welling在2013年推出，为学习潜在数据表示提供了一个概率框架。生成对抗网络（GAN），由Ian Goodfellow等人提出。在2014年，基于对抗性训练引入了一种新颖的生成建模方法。gan由两个神经网络组成，一个发电机和一个歧视器，在最小值游戏框架中同时训练有素，在该框架中，生成器学会了生成逼真的数据，而歧视器则学会区分真实数据和生成数据。gan在生成高质量的图像，音频，文本和其他类型的数据方面取得了显着成功，从而导致艺术生成，图像合成和数据增强的广泛应用
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
通过生成对抗网络生成结构现实的模型
摘要 - 上下文。模型驱动工程师（MDE）中的几项活动，例如模型转换测试，将需要大量现实模型的可用性。然而，到目前为止，在生产大型模型存储库方面已经失败了，并且缺乏免费的工业模型是MDE中最重要的问题之一。因此，MDE研究人员开发了各种工具和方法来使用不同的方法（例如图形语法，分区和随机生成）生成模型。但是，考虑其现实主义，这些工具很少专注于生产新模型。贡献。在这项工作中，我们利用生成深度学习，尤其是生成的对抗网络（GAN），提出了一种生成新结构现实模型的方法。在Eclipse建模框架之上构建，该提议的工具可以从元模型和一个大实例模型作为输入中生成新的人造模型。基于图的指标已用于评估该方法。初步统计结果表明，使用gans可以有望创建新的现实模型。索引术语 - 模型生成，MDE，生成对手网络，工具支持
使用深度学习的图像插图
摘要：图像介入是计算机视觉中的一项关键任务，涉及补充图像中缺失或损坏区域的艺术。这是一个过程，它主要是通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗性网络（GAN）（GAN）的利用来依靠深度学习的能力。实现图像介绍的基本步骤包含数据收集和预处理，这需要组装一个图像数据集，这些图像与其完整的对应物一起组成了差距。神经网络体系结构起着关键作用，选择从gan到自动编码器，量身定制，该角色是针对手头的特定任务量身定制的。模型是通过最大程度地减少各种损失功能的训练，每个损失功能有助于特定的培训目标。介绍算法必须处理可变孔的大小并表现出上下文理解，以确保生成的内容与周围的上下文无缝融合。后处理技术可以使用定量指标和定性评估来完善生成的插图和评估。总体而言，基于深度学习的图像在图像恢复，对象删除及其他方面的实际应用继续前进。关键字：I图像介绍，计算机视觉，深度学习，卷积神经网络，生成对抗网络，数据集，自动编码器，图像恢复，对象删除。
量子生成机器学习细节和指导
在开创性论文 [1] 和 [2] 中已开展和详述的工作的基础上，本项目的目的是弥合经典生成对抗网络 (GAN) 和量子生成对抗网络 (QGAN) 之间的差距，通过按照 [3] 中描述的工作生成图像形式的高维数据来合成真实数据（本工作中为图像）。此外，这项工作将研究我们是否可以在近期量子设备（即所谓的嘈杂中等规模量子 (NISQ) 设备）上实验实现真实世界图像的学习和生成，[3] 中提出的当前框架声称它们确实可以做到这一点。这项工作的第一部分将是利用 [1]、[2] 和 [3] 中提出的框架或类似框架，并应用它们来学习从开源人脸数据集（例如 Flickr-Faces-HQ (FFHQ) 或 CelebA，它们都是高质量的人脸图像数据集）中生成全分辨率的人脸图像。此外，还要研究使用量子电路作为生成器的 QGAN 是否可以在不进行降维或传统预处理/后处理的情况下成功生成人脸图像（由于颜色和不规则图像结构的存在，人脸图像是更复杂的图像类型）。这项工作的第二部分将涉及将生成的图像的输出与通过传统 GAN 生成的图像的输出进行比较，并研究 QGAN 方法与传统 ML 方法相比的效率如何。由于高效的量子算法可以解决线性方程，预计 QGAN 可以在比 GAN 更短的时间内学习数据分布。通过比较两种 ML 方法的效率，可以确定是否存在量子优势以及优势的程度。如果开发了任何新的量子算法，那么在设计阶段，人们通常会使用纸笔、非量子语言的 Python 研究代码，理想情况下，还会使用量子语言实现算法的某些部分，例如 IBM Quantum Lab 的 Qiskit 或 Xanadu 的 Pennylane 的量子计算开源框架，并提供 PyTorch 接口（参见 [4]）。关键项目目标最初 3 个月 2024 年 1 月 1 日 – 2024 年 3 月 31 日
向美国人工智能研究中心做报告
人工智能的主要里程碑 1. 达特茅斯研讨会 (1956) 2. 感知器 (1957)： 3. ELIZA (1965)： 4. 专家系统时代 (1970 年代 - 1980 年代) 5. 深蓝与加里·卡斯帕罗夫 (1997) 6. 机器学习的诞生 (1997) 7. ImageNet 和深度学习 (2012) 8. AlphaGo (2016) 9. 生成对抗网络 (GAN) (2014) 10. Transformer 和自然语言处理 (2017)
人类因素与人体工程学学会对人工智能的评论...
行为会以意想不到的方式产生偏见。例如，如果训练数据不够广泛，无法涵盖各种可能事件，它可能会偏向于无法很好地扩展到未知数据集的解决方案。此外，我们并不总是知道人工智能系统在进行匹配时会关注哪些特征。研究发现，有大量人工智能无意中学习到不适当的性别和种族偏见的案例（Garcia，2016 年；Miller、Katz 和 Gans，2018 年）。对国防部来说，关键在于，如果美国依赖人工智能进行信息处理或关键系统软件（例如，船舶、飞机或无人系统中的自主操作），外国可能会巧妙地操纵人工智能学习偏见，以“训练”美国人工智能走向错误模式，作为欺骗和破坏的手段（Endsley & Jones，2001）。
人工智能、算法定价和合谋* - IRIS
1 Calvano：博洛尼亚大学、图卢兹经济学院和 CEPR（emilio.calvano@unibo.it）。Calzolari（通讯作者）：欧洲大学学院、博洛尼亚大学、图卢兹经济学院和 CEPR（giacomo.calzolari@eui.ei）。Denicol：博洛尼亚大学和 CEPR（vincenzo.denciolo@unibo.it）。Pastorello：博洛尼亚大学（sergio.pastorello@unibo.it）。我们感谢编辑 Jeffrey Ely 和三位匿名审稿人提供的大量详细且有益的评论。我们还要感谢 Susan Athey、Ariel Ezrachi、Joshua Gans、Joe Harrington、Bruno Jullien、Timo Klein、Kai-Uwe Ku¨hn、Patrick Legros、David Levine、Wally Mullin、Yossi Spiegel、Steve Tadelis、Emanuele Tarantino 以及众多会议和研讨会的参与者（不具名）。非常感谢图卢兹经济学院数字主席计划提供的资金支持。