Deep Generative Models

Generative Modelle sind Formen der künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinelles Lernen (ML), die tiefe neuronale Netze verwenden, die die Verteilung komplexer training verstehen. Dieses Wissen erleichtert die Erzeugung großer Datensätze, die die Wahrscheinlichkeit des nächsten Elements in einer Sequenz kennen. Zu den Anwendungen gehören die Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachverarbeitung und Computer Vision.

Warum sind Deep Generative Models wichtig?

Deep Generative Models sind in Fällen wichtig, in denen Sie plausiblere oder authentischere generierte Daten benötigen. Da diese Modelle die zugrundeliegende Verteilung und Wahrscheinlichkeit desDatensatz genau kennen, können sie ähnliche Datensätze synthetisieren.

Wie funktionieren Deep Generative Models ?

Um eine authentischere Ausgabe Ihres generativen Modells zu erzeugen, können Sie generative adversarische NetzwerkeGAN) verwenden, um einen synthetischen training zu erstellen, der ein zweites konkurrierendes neuronales Netzwerk trainiert. Die generierten Instanzen des neuronalen Netzes werden zu negativen training für den Diskriminator. Indem man lernt, die gefälschten Daten des Generators von den tatsächlichen Daten zu unterscheiden, ist es möglich, plausiblere und originellere neue Daten zu erzeugen.

Beispiele für Deep Learning Algorithmen

Je nach Anwendung eines tiefen generativen Modells sind verschiedene Algorithmen anwendbar. Dazu gehören die folgenden.

Variationale Autoencoder

Variationale Autokodierer können lernen, neue Stichproben aus einem vorgegebenen Datensatz zu rekonstruieren und zu generieren. Durch die Verwendung eines latenten Raums können Variations-Autoencoder Daten kontinuierlich und reibungslos darstellen. Dies ermöglicht die Erzeugung von Variationen der Eingabedaten mit sanften Übergängen.

Generative adversarische Netze

Generative adversarial networks (GANs) sind generative Modelle, die neue Dateninstanzen erzeugen können, die den training ähnlich, aber nicht gleich sind. GANs eignen sich hervorragend für die Erstellung von Bildern, sind aber nicht so anspruchsvoll wie Diffusionsmodelle.

Autoregressive Modelle

Ein autoregressives Modell ist ein statistisches Modell, das zum Verständnis und zur Vorhersage zukünftiger Werte in einer Zeitreihe auf der Grundlage vergangener Werte verwendet wird.

Flussmodelle normalisieren

Normalizing Flows ist eine Methode zur Konstruktion komplexer Verteilungen durch Transformation einer Wahrscheinlichkeitsdichte durch eine Reihe von invertierbaren Abbildungen. Durch wiederholte Anwendung der Regel für die Änderung von Variablen "fließt" die ursprüngliche Dichte durch die Folge invertierbarer Abbildungen.

Energie-basierte Modelle

Ein energiebasiertes Modell ist ein generatives Modell, das normalerweise in der statistischen Physik verwendet wird. Nach dem Erlernen der Datendistribution eines training kann das generative Modell weitere Datensätze erzeugen, die mit den Datenverteilungen übereinstimmen.

Score-basierte Modelle

Score-basierte generative Modelle schätzen die Scores aus den training und ermöglichen es dem Modell, den Datenraum entsprechend der gelernten Verteilung zu navigieren und ähnliche neue Daten zu erzeugen.

Anwendungen von Deep Generative Models

Nachfolgend finden Sie einige Anwendungsfälle für deep generative models , die heute in der realen Welt eingesetzt werden:

• selbstfahrendes Fahrzeug verwenden Eingaben von visuellen und Lidar-Sensoren, die in ein neuronales Netz eingespeist werden, das zukünftiges Verhalten vorhersagt, um Tausende Male pro Sekunde proaktive Kurskorrekturen vorzunehmen.
• Betrugserkennung vergleicht historisches Verhalten mit aktuellen Transaktionen, um Anomalien zu erkennen und entsprechend zu handeln.
• Virtuelle Assistenten lernen den Musikgeschmack einer Person, ihren Zeitplan, ihre Kaufhistorie und alle anderen Informationen, zu denen sie Zugang haben, um Empfehlungen auszusprechen. So können sie zum Beispiel Fahrtzeiten nach Hause oder Orte zum Arbeiten vorschlagen.
• Unterhaltungssysteme können Filme auf der Grundlage früherer Betrachtungen ähnlicher Inhalte empfehlen.
• Eine Smartwatch kann vor möglichen Krankheiten, Überanstrengung und Schlafmangel warnen, um das Wohlbefinden des Besitzers zu überwachen.
• Mit einer Digitalkamera aufgenommene oder gescannte Bilder können durch Erhöhung der Schärfe, Ausbalancieren der Farben und Anpassen des Ausschnitts verbessert werden.
• Für Filme oder Konferenzvideos können automatisch Untertitel generiert werden, um die Wiedergabe zu verbessern.
• Die Handschrift kann erlernt werden, und neuer Text kann im gleichen Stil erstellt werden.
• Für Videos mit Untertiteln können Untertitel in mehreren Sprachen erstellt werden.
• Fotobibliotheken können mit Beschreibungen versehen werden, um das Auffinden ähnlicher Fotos oder von Duplikaten zu erleichtern.

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