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AI的科学进步 - 历史，状态和未来
给定的输入功能，生成模型可以创建和输出类似于培训数据的新数据（与判别模型输出的标签相反）。已在生成AI中使用了多种方法，包括称为生成对抗网络（GAN）的技术，变化自动编码器（VAE），扩散建模以及最近产生生成AI模型令人兴奋的功能的变压器。常规模型现在被用于生成新的图像，并且在Dall-E和Midjourney套装中普及了。超越图像，生成方法正在广泛的应用中使用，包括蛋白质序列的结构和设计和科学模拟的执行。
最小值使用具有一维潜在变量的浅生成模型
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
基于流动的深层生成模型
在本报告中，我们研究了基于流量的深层生成模型。我们首先比较了不同的生成模型，尤其是生成的对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和基于流量的生成模型。然后，我们调查了不同的归一化流量模型，包括非线性独立组件估计（NICE），实用值的非数量保存（REALNVP）变换，具有可逆的1×1卷发（GLOW）的生成流量，掩盖的自动锻炼自动化流量（MAF）和自动化自动化效果（MAF）。最后，我们对使用NICE和REALNVP生成MNIST手写数字的实验进行了实验，以检查基于流量的模型的有效性。源代码可从https://github.com/salu133445/flows获得。
药物再利用和共价抑制剂设计
生成化学信息学采用人工智能模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)，来创建具有所需特性的新型分子结构。这些算法从现有的化学数据集中学习，并可以提出针对特定药代动力学和药效学特征优化的分子。与传统的随机筛选方法不同，生成模型允许定向探索化学空间，从而大大缩短识别先导化合物所需的时间。这种分子调整能力在解决生物利用度差、脱靶效应和毒性等挑战方面特别有价值，这些挑战通常会阻碍药物开发。
Quentin Ferry（博士）
深度学习课程和认证：（i）深度学习。 （ii）UC Berkeley-设计，可视化和理解深NN（审计，2021年）； （iii）DeepMind-强化学习系列2021（审计，2021年）。-----熟悉：经典DL体系结构（MLP（FF），CNN，RNN，NLP，Transformers），模型培训与优化（SGD，正规化，超参数调整等），应用程序（RL，Vision，Vision，NLP，GAN，VAE）。无监督的学习与数据分析（PCA，TSNE，MDS等）。-----编程语言：Python（Numpy，Pandas，Pytorch，Matplot- Lib），R，Matlab（也是Java，Java，JavaScript，CSS，CSS，HTLM，MySQL）。-----科学交流（即手稿，海报和谈话）（精通所有办公室软件和Adobe Illustrator）；流利的英语和法语。
人工智能的科学进步 - 历史、现状和未来
给定输入特征，生成模型可以创建和输出与训练数据相似的新数据实例（与判别模型输出的标签相反）。生成式 AI 中使用了多种方法，包括称为生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、扩散建模的技术，以及最近产生生成式 AI 模型令人兴奋的功能的转换器。在图像上训练的生成模型现在被用于生成新颖的图像，这在 DALL-E 和 Midjourney 应用中已经变得流行。除了图像之外，生成方法还用于广泛的应用，包括蛋白质序列的结构和设计以及科学模拟的执行。
用于医学影像分析和应用的生成式人工智能
生成式人工智能在医学影像分析中发挥着关键作用，可实现精准诊断、治疗计划和疾病监测。生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等技术通过生成合成图像、改进重建和分割以及促进疾病诊断和治疗计划来增强医学影像。尽管如此，关于患者隐私、数据保护和公平性的伦理、法律和监管问题仍然存在。本文概述了医学影像分析中的生成式人工智能，重点介绍了应用、挑战和案例研究。它将结果与传统方法进行了比较，并研究了对医疗保健政策的潜在影响。本文最后提出了负责任的实施建议，并提出了未来的研究和发展方向。
用变量自动编码器作为yolo
摘要：对象检测是计算机视觉系统中的一项重要任务，包括多种应用程序，包括但不限于自动驾驶汽车导航和监视。尽管在诸如Yolo之类的对象检测模型中取得了很大的进步，但假阳性检测的问题仍然是一个令人担忧的问题，从而导致错误分类并降低这些系统的可靠性。这项研究努力提出一种创新方法，旨在通过将变量自动编码器（VAE）作为Yolo框架中的过滤机制来提高对象检测精度。这种整合旨在纠正假阳性检测的问题，最终促进了明显的检测精度增强，并增强了对象检测系统的整体可靠性。