生成对抗网络(甘，什么是生成对抗网络？GAN中有两个网络，一个网络用来产生数据，称为“生成器”。Gan网络生成器添加干扰gan网络生成器添加干扰行为，通过这四种基本的神经网络架构，我们会对神经网络有一定的了解，数据的质量和多样性成为模型优化的关键，另一种网络用于判断生成的数据是否接近真相，称为“鉴别器”。
GPT4在GPT3的基础上对模型结构、算法和训练数据进行了优化和改进，可以接收图像和文本输入，输出文本内容。据估计，GPT4包含10万亿个参数，是GPT3的1750亿个参数的57倍，并且使用了更多的图像和文本数据来训练它。这意味着GPT4可以更好地处理语义复杂的图像和文本，独立生成更加自然流畅的语言输出。GPT4是一个非常复杂的模型，需要不断优化。
数据的质量和多样性成为模型优化的关键。作为长三角地区最大的AI基础数据服务商之一，京联文科技拥有数千人的数据标注团队，拥有丰富的图文标注经验，可以为ChatGPT模型提供图像和NLP相关的数据采集和数据标注服务，并根据客户需求快速部署经验丰富的标注人员。数据质量是模型效果的必要条件，高素质的标注人员是数据质量的保障。
3、一文看懂四种基本的神经网络架构
原文链接:更多干货在我的个人博客里。欢迎关注刚刚起步的神经网络。你会经常被很多神经网络架构所迷惑。神经网络看起来复杂多样，但这么多架构无非三种，分别是前馈神经网络、环形网络和对称连接网络。本文将介绍四种常见的神经网络，即CNN、、、GAN。通过这四种基本的神经网络架构，我们对神经网络有了一定的了解。神经网络是机器学习中的一种模型，是模仿动物神经网络的行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
一般来说，神经网络的架构可以分为三类:前馈神经网络:这是实际应用中最常见的一类神经网络。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深”神经网络。他们计算了一系列改变样本相似性的变换。每一层中神经元的活动是前一层中活动的非线性函数。环形网络:环形网络在它们的连接图中确定循环的方向，这意味着你可以沿着箭头回到你开始的地方。
[1]感知器(p)感知器[1]感知器是我们所知道的最简单也是最古老的神经元模型。它接收一些输入，然后将它们相加，激活该功能，并将它们传输到输出层。[2]前馈(FF)前馈神经网络[2]前馈神经网络前馈神经网络(FF)，也是一种非常古老的方法，起源于20世纪50年代。其工作原理通常遵循以下规律:1 .所有节点完全连接；2.激活从输入层无回路地流向输出层；3.输入和输出之间有一层(隐藏层)。在大多数情况下，这种类型的网络是通过反向传播方法训练的。
5、gan网络生成器添加扰动gan网络生成器增加了干扰行为。GAN全称GenerativeAdversarialNets，中文叫“生成对抗网”。GAN中有两个网络，一个网络用来产生数据，称为“生成器”。另一种网络用于判断生成的数据是否接近真相，称为“鉴别器”。下图是最简单的GAN的结构和工作原理。
6、BEGAN边界平衡生成对抗网络解决问题:GAN训练模型难度较大:BEGAN不直接估计生成分布pg与真实分布px之间的距离，而是估计两者分布误差之间的距离。如果分布之间的误差分布相似，也可以认为pg和px相似。begin将鉴别器G设计为自编码器，以重构分布误差，优化分布误差之间的距离，具体如下:begin提出了均衡化的概念来平衡G和D的训练，使得GAN即使使用非常简单的网络，不需要BN、minibath等训练技能，也能得到很好的训练结果。
实验中发现BEGAN收敛快，G和D的训练均衡，但超参数的选取是经验的考验。1.使GAN有一个快速稳定的收敛标准训练过程。2.引入均衡的概念来均衡鉴频器和发生器的功率。3.提供一种新的方法来控制图像多样性和视觉质量之间的折衷。4.收敛的近似度量使用自动编码器作为鉴别器，使用Wasserstein距离导出的损耗(类似于我前面提到的KL散度，具有正定性、对称性和三角不等式)来匹配自动编码器的损耗分布。
7、神经网络中的对抗攻击与对抗样本Anti-attack反攻击论文参考:神经网络的耐人寻味的性质，神经网络的有趣特征，对fadversarialattacksondeepering in Company的威胁:Survey，以下简称“Survey”。图像经过适当修改后可以欺骗深度学习模型的可能性。1.示例理解:左边是一张可以被GoogLeNet正常归类为熊猫的图片。加了一些噪点后，就变成了右边的图。肉眼来看，它还是一只熊猫，但GoogLeNet会判断它是一只长臂猿。
8、反向传播算法和生成对抗网络的区别机器学习生成对策网络(GANs)及其变种HheeFish原创关注0喜欢1334人阅读生成对策网络GANs及其变种1。基本GAN2。条件生成对抗网络3。wassersteingan(WGAN)Wangp(improved gan)3。unsupervisedrepresentationlearningwithdeepconvolutiongenerativeadersarialnetworks(dcgan)4。progressivegrowingoffansforimproved quality
和变异(ProGAN)5。interpretablerepresentationlearningbyinformationmaximizinggenerateadversarialnets(info gan)6。imagetoimagetranslationwithconditionaarsarialnetworks(pix 2 .
9、什么是生成对抗网络?生成对手网络(Gan)是一种深度学习模型，是近年来复杂分布中最有前途的无监督学习方法之一。该模型通过框架中(至少)两个模块之间的博弈学习产生了相当好的输出:GenerativeModel和DiscriminativeModel，在最初的GAN理论中，并不要求g和d都是神经网络，只要求能拟合对应的生成和判别的函数。
