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ICML生成气候模拟集合的潜在扩散模型
利用新型生成式深度学习方法，在气候模拟数据集上训练出来的模型能够更快、更高效地生成大型集合数据，以提高气候模拟中的不确定性估计的效率。
PDF4 days ago
LVNS-RAVE：基于 RAVE 和潜向量新奇性搜索的多样化音频生成
由于进化算法需要复杂的设计且生成的声音缺乏真实感，而生成式深度学习模型常常只是复制数据集缺乏创造力，本文提出了 LVNS-RAVE 方法，将进化算法与生成式深度学习相结合以产生逼真和新颖的声音样本。实验结果表明，该方法能够成功生成多样化和新
PDF2 months ago
ICLR基于扩散的地球系统模型温度和降水联合模拟
借助生成式深度学习方法，将地球系统模型（ESMs）进行仿真以获得逼真的气候样本，具有与 ESMs 相似的气候指标，适用于通过生成未来气候预测。
PDF3 months ago
多元化训练，不是微调：使用合成图像扩大视觉识别训练规模
通过在大型语言模型和 CLIP 的辅助下，使用生成模型生成合成训练图像来解决类名的歧义性、缺乏多样性的问题，并利用域适应技术和辅助批归一化来减轻领域偏移，以更好地提升模型识别性能。
PDF7 months ago
面具引导的多参数磁共振成像数据增强方法在一种罕见肝细胞癌中的应用
介绍了一种新的数据增广框架，通过生成式深度学习方法生成大规模宏小结肝细胞癌的多参数（T1 动脉，T1 门静脉和 T2）磁共振图像及其相应的肿瘤掩膜，所提出的方法在有限的多参数 MRI 三元组数据集上训练，生成了 1000 个合成三元组及其相
PDFa year ago
高能物理反问题的端到端潜变分扩散模型
本研究通过引入一种新的统一的架构，将深度学习和变分框架相结合，探讨和比较各种生成式深度学习方法，以逼近将探测器观测结果映射到潜在的粒子碰撞物理量的问题。我们证明了这种方法的有效性，包括重构理论运动学量的全局分布以及确保学习后验分布符合已知的
PDFa year ago
创意和机器学习：一项调查
该研究综述了机器学习和创造力领域的发展历程和现状，重点介绍了计算创造力理论、生成式深度学习和相应的自动评估方法，并讨论了当前研究面临的挑战和新机遇。
PDF3 years ago
通过生成深度学习为强化学习智能体提供反事实状态解释
本文提出了一种基于生成式深度学习的新颖例子法方法，生成针对深度强化学习代理在视觉环境中操作（如 Atari）的反事实状态解释，探究这种解释的有效性，并对非专家参与者进行了测试比较。结果表明，与最近邻基线或根本没有解释相比，反事实状态解释对于
PDF3 years ago
深度伪造的创造与检测：一项调查
本文旨在探讨生成深度学习算法如何创作和侦测 Deepfakes，并提供对其工作原理的深入了解以及当前领域的趋势和进展、目前防御解决方案的不足之处以及需要进一步研究和关注的领域。
PDF4 years ago
通过解释性变分自编码器生成三级蛋白质结构
本文提出并评估了一种利用生成深度学习的图形生成模型，生成蛋白质的功能相关三维结构的替代方法，并评价了几种深层结构的全面评估。
PDF4 years ago
IJCAI通过生成式深度学习获得 Atari 游戏智能体的反事实状态
研究人员提出了一个新的概念 - 对抗状态来帮助人类更好地理解深度强化学习决策的逻辑，通过对生成对抗网络的改进，创建对抗状态并在大众中进行用户测试，结果表明这种方法有助于非机器学习专家更好地理解代理的决策过程。
PDF5 years ago