AIGC背后的技术分析 | 通过EBG学习概念cup
# 01、解释学习过程和算法 解释学习一般包括下列3个步骤。 (1) 利用基于解释的方法对训练实例进行分析与解释，以说明它是目标概念的一个实例。 (2) 对实例的结构进行概括性解释，建立该训练实例的一个解释结构，以满足所学概 念的定义；解释结构的各个叶子结点应符合可操作性准则，且使这种解释比最初的例子适用于更大的一类例子。 (3) 从解释结构中识别出训练实例的特性，并从中得到更大一类例子的...
AIGC背后的技术分析 | 构建神经网络
上面的过程对于人类来说可能在 1 秒钟之内就完成了，但是对于计算机而言则难于上青天。仅仅为了让计算机能够准确地识别出照片中的人脸和面部器官，科学家们就已经付出了多年的努力，若是想要计算机精确地识别出图片中的人姓甚名谁以及评价出这是一个什么样的人则更为困难。 毕竟，我们等等大脑实际上是由约1000亿个神经元和其他种类的细胞共同构成的复杂系统。这 1000 亿个神经元之间相互协作、相互交流，帮助我.....
AIGC背后的技术分析 | 机器学习背后的微分入门
# 1、机器学习背后的微分入门 为了理解更深层次的原理，让我们再来讨论一下最简单的神经网络——感知器（perceptron）。感知器是由Frank Rosenblatt在1957年发明的，要想理解它，请参考图1。 ■ 图1 感知器概念表示 图1中有两个圆，一个在左边，另一个在右边，有一条线连接着这两个圆。如果你把它映射到生物学术语上，可以将圆看作神经元（neurons），而这条线将...
AIGC背后的技术分析 | 机器学习？机器如何学习？
# 1、机器学习如何工作 通过机器学习，研究人员可以构造算法，使计算机自身能够在大量的数据中找到数学模式，而这是人类不可能做到的。想想看: 如果我问你，你怎么知道一张照片中的动物是猫还是狗，你会怎么说？你可能会看看动物的胡须、脸形和耳朵。但是，你要如何从数学模式上判断这个动物是否有胡须呢？你能写出一个数学公式获取图像的像素值，并将其转换为动物物种的分类器吗？ 当然不能，因为人类几乎不可能...
AIGC背后的技术分析 | 图像风格迁移
# 1、图像风格迁移 VGG模型是由Simonyan等人于2014年提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费了大量的时间逐层训练，最终斩获了2014年ImageNet图像分类比赛的亚军。这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中。 VGG-19网络的卷积部分由5个卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积（convolution）层，结尾...
AIGC背后的技术分析 | 自然语言处理
自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言，是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。 让计算机来理解和处理人类的语言也不是一件容易的事情，因为语言对于感知的抽象很多时候并不是直观的、完整的。我们的视觉感知到一个物体，就是实实在在地接收到了代表这个物体的所有像素。但是，自然语言的一个句子背后往往包含着不直接表述出来的常识和逻辑，这使得计算机在试图处.....
AIGC背后的技术分析 | 强化学习
# 1、什么是强化学习 强化学习是机器学习的一个重要分支，它与非监督学习、监督学习并列为机器学习的三类主要学习方法，三者之间的关系如图1.7所示。强化学习强调如何基于环境行动，以取得最大化的预期利益，所以强化学习可以被理解为决策问题。它是多学科、多领域交叉的产物，其灵感来自心理学的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为...
AIGC背后的技术分析 | 迁移学习与自然语言处理实践
【摘要】 实践是检验理论的唯一标准。为此，我们将通过中国计算机学会举办的2019 CCF大数据与计算智能大赛的互联网金融新实体发现竞赛作为实践，让大家了解预训练模型的强大。简介： 实践是检验理论的唯一标准。为此，我们将通过中国计算机学会举办的2019 CCF大数据与计算智能大赛的互联网金融新实体发现竞赛作为实践，让大家了解预训练模型的强大。 01、赛题任务 从提供的金融文本中识别出现的未...
AIGC背后的技术分析 | 自然语言处理与强化学习
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。 本文主要介绍深度学习领域中自然语言处理与强化学习部分。 自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言，是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。 让计算机来理解和处理人类的语言也不是一件容易的事情，因为语...
深入浅出分析AIGC最热门的技术
近年来，人工智能在各行各业的应用越来越广泛，其中最为热门的技术之一就是“AI生成内容”技术（AIGC）。AIGC是指利用机器学习、深度学习等技术，模仿人类的语言、思维和创造力，从而实现自动生成文本、图片和音频等多种形式的内容。AIGC的应用范围非常广泛，如智能客服、新闻报道、广告文案等等，被誉为人工智能领域内最具商业化价值的技术之一。本文将从技术原理、应用场景和发展趋势三个方面分析AIGC技术，....
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