deep generative neural networks | BriefGPT

关键词deep generative neural networks

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LlaMaVAE: 通过连续的潜在句子空间指导大型语言模型生成
深度生成神经网络（如变分自动编码器）与大型语言模型相结合，得到了更好的文本生成控制，并在各种任务中表现出了优于现有模型的性能。
PDF7 months ago
ICML生成神经网络中的物理知识获取
根据物理理解为测试基准，通过深度生成神经网络的学习轨迹与儿童的发展轨迹进行比较，研究发现模型在两种假设下的学习轨迹均不符合儿童的发展轨迹。
PDF8 months ago
AAAI考虑深度生成神经网络生成边界的高效探索采样
本文提出一种通过生成边界和探测内部模型机制的探索性采样算法，可以更加高效地从已有模型中获取具有相同属性的样本，并在内部层次上分析 DGNN 的生成机制。相比以 ε 为基础的采样方法，本算法也能更好地找到更具代表性的样本。
PDF5 years ago
潜在约束：从无条件生成模型学习有条件生成
本文提出了一种方法，通过后续学习潜在约束来在不重新训练模型的情况下进行条件生成，并结合逼真的条件生成可生成逼真的有条件图像。同时，该方法使用了基于梯度的优化来演示保持恒等的变换，以最小调整潜在空间以修改图像属性的方法。最后，结合离散的音符序
PDF7 years ago
NIPSC-RNN-GAN: 连续的递归神经网络与对抗性训练
提出了一种基于生成对抗网络的模型，可以高效地训练连续的序列数据，通过在古典音乐集合上训练该模型来生成音乐，发现音乐的质量随着模型的训练不断提高，并提供了生成音乐的统计数据，通过下载生成的歌曲来评估其质量。
PDF8 years ago