AI人工智能简史
【AI架构实践】企业级应用集成AI大模型架构白皮书/By禅与计算机程序设计艺术&AI禅与计算机程序设计艺术:引用「像生成等；推荐系统：个性化推荐、协同过滤、深度推荐模型等；预测与优化：销售预测、库存优化、价格优化等」企业级应用场景众多，如客户服务、供应链管理、风险评估等。AI大模型可以应用于以下场景：自然语言处理：文本分类、情感分析、智能问答、自动摘要等；计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等；推荐系统：个性化推荐、协同过滤、深度推荐模型等；预测与优化：销售预测、库存优化、价格优化等。企业级应用场景众多，而随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用AI大模型来解决他们的业务问题。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:WhyGANs?如果你的训练数据不充分，没问题。GANs可以根据已知的数据并生成合成图像来扩充您的数据集。可以创建看起来像人脸照片的图像，即使这些脸不属于给定分布中的任何真实的人。这不是不可思议吗?从描述生成图像(从文本到图像合成)。提高视频的分辨率，以捕捉更精细的细节(从低分辨率到高分辨率)。即使在音频领域，GAN也可以用于合成高保真音频或执行语音翻译。这还不是全部。GANs可以做更多。难怪它们在今天如此强大，如此受欢迎!
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN(GenerativeAdversarialNets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN（GenerativeAdversarialNetworks，生成对抗网络）是一种生成模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。GAN的目标是利用生成器生成与真实数据相似的数据，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。GAN的核心思想是博弈论中的“对抗训练”（AdversarialTraining）。生成器和判别器之间存在一个博弈过程，生成器生成数据，判别器判断数据的真伪，并给出对生成器的评价。生成器根据判别器的评价不断更新自己的参数，提高自己生成数据的质量，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。判别器也不断更新自己的参数，提高自己判断数据真伪的能力，使得生成器生成的数据越来越接近真实数据。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用一枚可爱的程序女孩:读完获益匪浅