日本a√视频在线,久久青青亚洲国产,亚洲一区欧美二区,免费g片在线观看网站

        <style id="k3y6c"><u id="k3y6c"></u></style>
        

        <s id="k3y6c"></s>
        <mark id="k3y6c"></mark>
          

          <mark id="k3y6c"></mark>
          


          
	
  	
          
	
          
		首頁　 
		資訊　 
		商機 　
		下載　 
		拆解 　
		高校　 
		招聘 　
		雜志　 
		會展　 
		EETV　 
		百科 　
		問答　 
		電路圖　 
		工程師手冊 　
		Datasheet　
		100例 　
		活動中心　 
		E周刊閱讀 　
		樣片申請
	
          




          
	EEPW首頁 >> 
	主題列表 >> 
	隱空間
          

          
	
          
    	
          
    	  	
          
              	
          
                	
          隱空間 文章
                  最新資訊  
                  
          
                
          
                                
          
                  

                                
          
                    
          觀察AI模型的隱空間狀態(tài)，探索潛在因子
          
                                                            
            
                    	
          • 1? ?前言當我們在觀察AI模型的生成數(shù)據(jù)時，通常會比較關注于模型輸出層的結果。然而，觀察其隱藏層的數(shù)據(jù)也是非常有價值的。AI模型善于捕捉萬事萬物之間的關聯(lián)性或規(guī)律，因而成為探索人體、企業(yè)等復雜系統(tǒng)中潛在因子(Latent factors)的利器。在這些復雜系統(tǒng)中，其潛在因子是指無法直接觀察但影響系統(tǒng)行為的潛在變量或模式。例如，大家已經(jīng)很熟悉的自動編碼器(Autoencoder，簡稱AE）模型，它能透過學習數(shù)據(jù)的壓縮表示，來呈現(xiàn)復雜系統(tǒng)中的潛在模式和關系。這種功能使得AE模型在醫(yī)學研究
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202410  AI模型  隱空間                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          從CLIP應用領會隱空間的魅力
          
                                                            
            
                    	
          • 1 前言在前面所刊登的《從隱空間認識CLIP 多模態(tài)模型》一文里，已經(jīng)闡述了CLIP 基于隱空間的運作了。在本文里，將從商店柜臺的產品推薦應用來說明：我們可以拿CLIP 的源代碼，搭配商家自有產品圖像(Image) 和圖像敘述文句(Text)，來訓練出企業(yè)自用的CLIP 小模型，同時也領會其幕后隱空間(Latent space) 的運作及其效果。茲復習一下CLIP 的特性，它的目標是透過大量圖片及文字描述，建立兩者間的對應關系。其做法是利用ResNet50 等來萃取圖像的特征，并映射到隱空間(Latent
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202311  CLIP  隱空間                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          細觀Diffusion隱空間里UNet的訓練流程(一)
          
                                                            
            
                    	
          • 在上一期里，您已經(jīng)領會Encoder 和Decoder 兩者的涵意和功能了。請您看看圖1 里，在兩者之間有個空間，通稱為：隱空間(latent space)。圖1 （來源https://arxiv.org/pdf/1909.11573.pdf）本期以SD(Stable Diffusion) 模型為例，來欣賞其隱空間里的架構之美。由于Diffusion 隱空間里的主角是：UNet模型。于是，先來細觀Diffusion 隱空間里UNet模型的訓練流程。1 簡介UNet模型在本專欄里，曾經(jīng)詳細介紹過AE(aut
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202308  Diffusion  隱空間  UNet                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          從隱空間領會解碼器
          
                                                            
            
                    	
          • 0 引言在上1 期里，您已經(jīng)領會( 理解)Encoder 的涵意和功能了。在本期里，就繼續(xù)來領會Decoder 的涵意和功能。由于這兩者是息息相關的。例如在Diffusion 模型里，就含有文本編碼器(text encoder)、圖像編碼器(image decoder)、以及解碼器(decoder) 等。于是，當您已經(jīng)深入理解編碼器了，就能輕易繼續(xù)理解另一名詞：解碼器(Decoder)。茲回憶上1 期的說明：Encoder 負責從有招的世界，萃取( 過濾)& 沉淀于無招世界( 即AI 的潛藏空間)
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202307  隱空間  解碼器                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          從隱空間理解編碼器(Encoder)
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1 前言當我們在閱讀關于AIGC 的文章時，常常會看到Encoder和Decoder名詞。它們是AI( 即ML) 的核心模型，如果能深入理解它們的涵意和功能，就能更流暢地理解相關文章的內容，以及圖示。例如，關于Diff usion( 擴張模型) 的文章里?？吹饺鐖D1。(圖1 來源https://www.joaoleal.com/how-stablediffusion-dall-e-2-and-midjourney-work)圖1 說明諸如Stable Diff usion 里，就含有文本編碼器(text 
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202306  隱空間  編碼器                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          從隱空間看AIGC生態(tài)的未來發(fā)展
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1 AIGC產業(yè)的革命性轉折點在2023 年3 月期的連載中曾經(jīng)說明了，隨著AIGC潮流的發(fā)展，AI 模型將更為百花齊放，繁雜多樣，將導致管理成本急速升高。于是AI 模型的集裝箱(Container)角色就出來了。在未來數(shù)年內，凡是力求掌握隱藏空間，致力于開發(fā)控制軟件系統(tǒng)，來有效管理AI 貨柜( 即隱藏空間) 者，將成為AIGC 時代的大贏家。君不見，近年來AIGC 領域已經(jīng)進入到大語言模型(LLM) 架構& 多模態(tài) ( Multi-modal ) 時代。多模型AI能帶來的更豐富的創(chuàng)作內容，帶給我
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        隱空間  AIGC生態(tài)                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          從NN神經(jīng)網(wǎng)絡理解隱空間
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1? ?復習：AIGC創(chuàng)作力來源——隱空間在2023 年1 月刊連載中，我們曾經(jīng)說明在AIGC領域里，最近幾個很紅的圖像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等， 它們都是基于一種機制：擴散(Diffusion)。經(jīng)由模型訓練，操作隱空間(Latent space) 的向量，加上隨機輸入中合成新的數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)出令人驚奇的創(chuàng)作，推動了AI 組合的創(chuàng)新或創(chuàng)作。這意味著，關于AI 的生成或創(chuàng)作，大多會涉及隱空間的操作?，F(xiàn)在先從一個基本問題出發(fā)，這個問題是：為什么AI會創(chuàng)作
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202303  神經(jīng)網(wǎng)絡  隱空間  AIGC                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                
          
                    
          迎接AIGC:掌握隱空間(一)
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1? ?前言上一期里我們曾經(jīng)談到AI 有3 種型：識別型AI、生成型AI、決策型AI。一般而言，2020 年之前，識別型AI 是主流；而在2020 年之后，生成型AI 和決策型AI 逐漸蔚為主流。尤其是生成型AI 模型，如長江后浪前浪，蒸蒸日上。因之，本期就來談談生成型AI( 例如AIGC) 的魅力源頭：隱空間(Latent space)。愈擅長于操作隱空間向量(Vector)，就愈能生成令人驚訝的創(chuàng)作?，F(xiàn)在，我們就來認識隱空間，建立扎實的基礎，以便順暢迎向AIGC新潮流。2?
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        202301  AIGC  隱空間                          
            • 
                   	
          
                    
          
                
          
                                                

                
          
	                
          
		                	
          
	
          
	共8條
	1/1															1								
	
          
		                
          
	               	
          
                
          
        	
          
            
          
        
          
	
          
	
          
  		
          
    		
          
      			
          
          			
          隱空間介紹
          
      			
          
		      	
          
		      			      			      	您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條隱空間!
           
		      	歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對隱空間的理解，并與今后在此搜索隱空間的朋友們分享。    創(chuàng)建詞條
		      			      	
          
    		
          
  		
          
  		  		  		  		  		        		  		
          
    		
          
      			
          
        			
          熱門主題
          
      			
          
      			
          
       	          						樹莓派   
					linux   
      			
          
    		
          
  		
          
		
          
	
          
	
          

          

          
        		關于我們 - 
        		廣告服務 - 
        		企業(yè)會員服務 - 
        		網(wǎng)站地圖 - 
        		聯(lián)系我們 - 
        		征稿 - 
        		友情鏈接 - 
        		手機EEPW
        		
          
        		Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
          
        		《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
          
      			備案 京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052    京公網(wǎng)安備11010802012473