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生成式 AI：开启新世界探索之旅
发布时间：2024-08-10 13:45:19 浏览量：228次
介绍
在这份教程中，我们将一同探索以下主题：
- 生成式人工智能
- 生成式 AI 的工作原理
- 创成式 AI 模型类型
- 生成式应用程序
生成式人工智能
什么是人工智能？
AI（人工智能）是指能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的开发。这些任务可以包括推理、解决问题、学习、感知、理解自然语言等。
什么是生成式 AI？
生成式 AI 是指人工智能的一个子集，它专注于创建能够生成与训练数据相似或模仿的新内容或数据的新内容和算法。
监督学习与无监督学习
监督学习
监督学习是一种机器学习，其中算法在标记的数据集上训练，这意味着数据集中的每个数据点都与正确的输出或目标配对。
- 监督学习的目标是学习从输入数据到输出数据的映射，以便算法可以准确地进行预测或对新的、看不见的数据进行分类。
- 监督学习的常见应用包括图像分类、垃圾邮件检测、情绪分析以及根据位置、大小和卧室数量等特征预测房价。
在训练期间，算法使用标记的数据来调整其参数或模型结构，以最大程度地减少其预测与实际标签之间的差异。此过程一直持续到算法达到令人满意的性能。
无监督学习
无监督学习是一种机器学习，其中算法被赋予一个未标记的数据集，其任务是在没有明确指导的情况下查找数据中的模式、结构或关系。
- 无监督学习的主要目标是发现数据中隐藏的模式或分组，通常是通过聚类相似的数据点或降低数据的维度。
- 无监督学习的常见应用包括聚类相似客户以进行有针对性的营销，降低可视化的数据维度，以及文本数据的主题建模。
在无监督学习中，算法无法访问正确的输出标签。相反，它自主探索数据以识别模式或关系。常用技术包括聚类算法、降维方法和生成建模。
生成式 AI 的工作原理
生成式 AI 模型学习训练数据中的模式和结构，并利用这些知识创建以前未见过的新数据。生成式 AI 中最流行和最强大的技术之一是使用生成对抗网络 （GAN）。
以下是 GAN 的工作原理 —
发电机网络
GAN 由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。生成器的作用是创建合成数据样本。它将随机噪声作为输入，并将其转换为类似于训练数据的数据。最初，生成器产生随机和低质量的样本。
鉴别器网络
鉴别器的工作是评估数据样本并确定它们是真实的（来自训练数据集）还是假的（由生成器生成）。鉴别器从随机权重开始，并经过训练以更好地区分真假样本。
对抗训练
GAN 使用称为对抗训练的训练过程。以下是它的工作原理：
- 生成器生成假数据样本，并将其与训练数据集中的真实数据样本一起呈现给鉴别器。
- 鉴别器试图正确分类真假样本。
- 生成器接收来自鉴别器的反馈，旨在生成更具说服力和现实的数据。
- 这种来回过程以迭代方式继续，生成器和鉴别器都会随着时间的推移提高其性能。
纳什均衡
随着训练的进行，生成器和判别器达到纳什均衡，其中生成器创建越来越真实的数据样本，判别器更难区分真实数据和虚假数据。
生成真实数据
训练后，生成器变得精通生成通常与真实数据无法区分的数据。这允许 GAN 生成与训练数据非常相似的图像、文本、音频和其他类型的内容。
应用
GAN 具有广泛的应用，包括图像生成、样式传输、深度伪造创建、数据增强、超分辨率等。
值得注意的是，GAN 只是生成式 AI 领域生成模型的一个例子。其他生成模型，如变分自动编码器（VAE），使用不同的技术来生成数据。每种类型的生成模型都有其优点和缺点，适用于不同类型的数据和应用程序。
创成式 AI 模型类型
在深度学习中，模型可以根据其主要目标和功能大致分为两种主要类型：判别模型和生成模型。这些类别描述了模型的基本用途及其操作方式。
判别模型
判别模型旨在区分输入数据中的不同类或类别。它们的主要目的是对分隔不同类的决策边界进行建模，或直接估计条件概率。
常见用例：
- 分类：判别模型广泛用于分类任务，例如图像分类、情感分析和文本分类。
- 物体检测：在计算机视觉中，判别模型用于检测和分类图像或视频中的对象。
- 命名实体识别 （NER）：在自然语言处理中，判别模型用于识别文本中的名称、日期和位置等实体。
例子：
- 逻辑回归
- 支持向量机
- 前馈神经网络 （FNN） 或多层感知器 （MLP）
- 用于图像分类的卷积神经网络 （CNN）
生成模型
生成模型旨在学习数据的基本概率分布。它们的主要目的是生成类似于训练数据的新数据样本。他们专注于了解数据是如何生成的，这使他们能够创建新的、相似的数据点。
常见用例：
- 图像生成：生成模型可以创建逼真的图像，通常用于艺术生成、深度伪造创建和图像到图像的转换。
- 文本生成：这些模型可以生成连贯且上下文相关的文本，用于聊天机器人、语言建模和创意写作。
- 异常检测：生成模型可以通过检测明显偏离学习分布的数据点来识别数据集中的异常值或异常。
例子：
- 变分自动编码器 （VAE）
- 生成对抗网络 （GAN）
- 受限玻尔兹曼机 （RBM）
- 自回归模型（例如，PixelCNN，WaveNet）
生成式应用程序
生成式人工智能在各个领域都有广泛的应用。这些应用程序利用生成模型来创建与模型训练的数据类似的新数据或内容。
图像生成
- 艺术与创意：生成模型，特别是生成对抗网络 （GAN），已被用于创建令人惊叹的、富有想象力的艺术品、绘画和数字设计。
- 深度伪造：GAN 用于 deepfake 技术，通过将一个人的脸叠加到另一个人的脸上来生成逼真的视频和图像。
- 风格转换：像神经风格转移这样的模型可以拍摄一个图像并将另一个图像的艺术风格应用于它，从而创建视觉上引人注目的组合。
文本生成
- 聊天机器人：生成模型用于聊天机器人和虚拟助手，以生成对用户查询的类似人类的响应，从而实现自然且引人入胜的对话。
- 内容生成：它们可以为各种应用程序生成文本内容，包括新闻文章、产品描述和创意写作。
自然语言处理 （NLP）
- 语言翻译：像谷歌基于变形金刚的模型这样的模型用于机器翻译，实现语言之间更准确和上下文感知的翻译。
- 综述： 生成模型可以通过生成简洁连贯的摘要来总结长文章或文档。
- 对话系统：他们用于创建聊天机器人和虚拟代理，可以参与对话、回答问题并协助用户完成各种任务。
音频生成和处理
- 作曲：生成模型可以创作音乐，产生新颖的旋律，甚至模仿著名作曲家的风格。
- 语音生成：文本到语音转换 （TTS） 系统使用生成模型将文本输入转换为自然发音的语音。
数据增强
- 生成模型可以为机器学习模型生成额外的训练数据，有助于提高模型性能和泛化。
异常检测
- 生成模型可以通过标记明显偏离学习数据分布的数据点来识别数据集中的异常或异常值。
超分辨率和图像增强
- 他们可以通过从低分辨率输入生成高分辨率版本来提高图像质量，这在医学成像和监控中很有用。
内容推荐
- 生成模型可用于根据用户的偏好和行为向用户推荐产品、电影、音乐或其他内容。
图像到图像转换
- 像CycleGAN这样的模型可以将图像从一个域转换为另一个域，例如将照片转换为艺术品样式或将白天更改为黑夜。
药物发现和分子设计
- 生成模型用于生成新的药物分子和分子结构，这可以加速药物发现过程。
用于仿真的数据生成
- 在机器人和自动驾驶汽车等领域，生成模型可用于创建用于训练和测试的合成数据，从而减少对大量真实世界数据收集的需求。
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