介绍 在人工智能时代，一个引人注目的现象正在发生——生成对抗网络（GANs）巧妙地创建了人工名人身份。这种科技与创意的有趣融合，催生出了一种全新的数字名人。加入我们，一起探索GANs的世界，揭开创造迷人虚拟身份的魔力。GANs是如何实现这一切的？让我们来探索这个数字艺术背后的秘密。 来源：Hello Future 学习目标 在本文中，我们将学习： 生成对抗网络（GANs）的概念 如何训练生成器和判别器？ 实施GAN模型的逐步过程 通过对抗训练获取GANs随时间改进的见解 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 生成对抗网络（GAN） 生成对抗网络（GAN）是由Goodfellow提出的深度学习模型。从名称就可以理解GAN的目的。是的！我们用它来生成东西。它是一个生成数据的网络。这些数据包括图像、文本、音频等等，与真实世界数据相似。GAN包含两个神经网络，它们被称为生成器和判别器。在训练过程中，这两个网络相互竞争，不断提高自己。 生成器是什么？ 生成器是负责生成的神经网络。为了输出结果，它需要输入。生成器所接受的输入是一些随机噪声。生成器将这些随机噪声转化为与真实数据相似的输出。每次从判别器那里得到反馈后，它都会不断改善自己，并在下一次生成更好的数据。例如，以图像生成为例，生成器会生成图像。随着训练的进行，它从随机噪声开始，最终改进输出，使其越来越逼真。第一次可能不会产生与原始数据最相似的输出。有时它甚至生成根本不是图像的东西。随着训练的进行，会生成更准确的数据。 判别器是什么？ 判别器是负责评估的神经网络。为了更易于理解，我们可以把它称为侦探。判别器同时接收由生成器生成的真实数据和伪造数据。它必须区分伪造数据和真实数据。简单来说，它包括将实际数据与伪造数据进行分类。和生成器一样，随着训练的进行，判别器能够越来越好地区分它们。在第一次尝试时可能无法表现出最佳结果。但在训练过程中，它会不断提高，最终能够正确区分大部分伪造数据。正如我所说的，它必须像一个侦探一样工作。 对抗训练 生成器和判别器都要经历训练，这称为对抗训练。正如我之前提到的，它们会进行竞争性的训练。我们知道生成器生成的伪造数据看起来像真实数据，而判别器则试图区分伪造数据。在训练过程的下一步中，生成器旨在改善并生成能够欺骗判别器的伪造数据。然后判别器会检测到这些伪造数据。这样一来，它们在各自的任务中不断提高。该过程将持续进行，直到生成器生成的数据非常逼真且判别器无法与真实数据区分。此时，GAN达到了一种平衡状态，生成的数据非常类似于真实数据。 实施 让我们首先导入所有必要的库。这主要包括一些torch模块。我们将使用matplotlib进行可视化。 from __future__ import print_function%matplotlib…
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介绍 生成式人工智能，常被称为GenAI，处于人工智能革命的前沿，使机器人拥有无限的创造力和问题解决潜力。在人工智能不断推动可能性极限的世界中，GenAI代表了尖端技术和人类创造力的重要融合。这个新的人工智能领域超越了简单的预测，通过使用机器来产生与人类信息密切相似的内容、数据和解决方案来进行分类。在本文中，我们将探讨GenAI的重要影响，从其基本理念到其实际应用和复杂实施，同时探索艺术、医学、商业、交通、游戏等领域。这场深入研究将探讨生成式人工智能如何重塑我们周围的一切。我们将带给您对GenAI能力的深入了解，并用实际应用的例子激发您的灵感。 学习目标 阅读本文后，您将对生成式人工智能的基础有所了解。 了解如何实际运用生成式人工智能产生重大效果。 了解这些用例如何运用生成式人工智能。 了解未来生成式人工智能技术的可能性。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 理解生成式人工智能 生成式人工智能是一类人工智能模型和算法，可以产生与人类创造的数据、材料或其他输出非常相似的结果。这包括生成文本、音乐、图形，甚至更复杂的输出，如软件代码或学术研究文章。 什么是生成式人工智能？ 生成式人工智能，有时被称为“创建新内容、数据或解决方案的人工智能”，是人工智能的前沿子领域。与通常主要关注分析和预测的典型人工智能模型不同，生成式人工智能利用深度学习算法的能力产生与人类数据非常相似的结果。 这些尖端模型，例如Variational Autoencoders (VAEs)和Generative Adversarial Networks (GANs)，能够理解复杂的数据分布并提供独特、与上下文相关的信息，使它们在广泛的应用中非常有价值。 生成式人工智能的应用案例 现在，让我们更深入地了解生成式人工智能的几个应用案例，以及它如何重塑我们周围的一切。 艺术和创造力 随着机器创作音乐和艺术的能力，生成式人工智能引发了一场创造力的革命。音乐家和艺术家正在使用这些模型来尝试新的表达方式。例如，AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）音乐创作系统使用深度学习来创作与人类音乐家创作的作品相媲美的独特古典音乐。…
Leave a Comment介绍 刑事科学中的生成式人工智能（Generative AI）涉及将人工智能技术应用于生成数据、图像或其他与法庭证据相关的信息。这项技术有潜力通过帮助调查人员进行图像和视频分析、文档伪造检测、现场重建等任务来彻底改变刑事科学。长期以来，刑事科学依靠对物证的细致检查来解决犯罪问题。然而，随着技术的快速发展，该领域已经开始采用人工智能（AI），尤其是生成式人工智能，以增强其能力。在本文中，我们将探讨生成式人工智能在刑事科学中的实际应用，并提供一些应用的代码实现。 https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2021/08/AI-in-Forensic-Investigation-and-Crime-Detection.jpg 学习目标 了解生成式人工智能（包括生成对抗网络（GANs）和孪生网络）在刑事科学中的实际应用场景。 学习如何实现图像重建、指纹识别和文档伪造检测等关键生成式人工智能算法。 了解在刑事调查中使用人工智能的伦理考虑，包括数据隐私和公平性问题。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 利用生成式人工智能增强图像重建 利用生成式人工智能增强图像重建已成为刑事科学中的一项突破性进展，为图像分析和证据解释提供了一种革新性的方法。在这一领域的研究论文中，生成式对抗网络（GANs）和其他生成式人工智能技术的巨大潜力得到了突出展示。这些创新技术使得刑事调查人员能够重建和增强来自各种来源的图像，包括监控摄像头、低分辨率照片或像素化图像，在犯罪调查中提供了宝贵的支持。 生成式人工智能，特别是GANs，利用由生成器和判别器组成的双网络架构生成逼真、高质量的图像。通过对多样化图像数据集进行训练，GANs学习理解视觉数据中的模式、纹理和结构。在刑事科学中，这项技术使专家们能够从模糊、碎片化或不完整的图像中揭示关键细节。此外，GANs已被用于人脸识别和合成素描生成，帮助执法机构更准确地识别潜在嫌疑人。重建犯罪现场和生成缺失证据也彻底改变了调查过程，实现了更全面和数据驱动的分析。随着利用生成式人工智能增强图像重建的研究不断推进，解决复杂刑事案件和确保正义的潜力变得越来越有希望，巩固了其在现代刑事科学中的转型力量。 https://aihubprojects.com/forensic-sketch-to-image-generator-using-gan/ 使用GANs进行图像超分辨率 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import…
Leave a Comment介绍 在机器学习这个充满活力的世界中，一个不断面临的挑战是如何充分利用有限的标记数据的潜力。这就是半监督学习的领域——一种巧妙的方法，将少量标记数据与大量未标记数据相结合。在本文中，我们将探索一种具有改变游戏规则的策略：利用生成模型，特别是变分自动编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）。通过本文的精彩旅程，您将理解这些生成模型如何极大地提升半监督学习算法的性能，就像扣人心弦的故事中的巧妙转折一样。 来源：researchgate.net 学习目标 我们将首先深入探讨半监督学习，了解它的重要性，以及它在实际机器学习场景中的应用。 接下来，我们将介绍令人着迷的生成模型世界，重点介绍VAEs和GANs。我们将了解它们如何为半监督学习增添活力。 准备好动手实践吧，我们将指导您如何将这些生成模型整合到真实世界的机器学习项目中，从数据准备到模型训练。 我们将强调一些好处，如改进模型泛化能力和节省成本。此外，我们还将展示这种方法如何适用于不同领域。 每段旅程都会面临挑战，我们将应对这些挑战。我们还将看到重要的伦理考虑，确保您有能力在半监督学习中负责任地使用生成模型。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 半监督学习简介 在广阔的机器学习领域中，获取标记数据可能是一项艰巨的任务。它常常涉及耗时且昂贵的工作来对数据进行注释，这可能限制了监督学习的可扩展性。这时就需要半监督学习，这是一种巧妙的方法，弥合了标记和未标记数据领域之间的差距。它认识到，虽然标记数据非常重要，但大量的未标记数据常常处于休眠状态，可以被利用起来。 想象一下，您的任务是教会计算机识别图像中的各种动物，但对每个动物进行标记是一项艰巨的任务。这就是半监督学习发挥作用的地方。它建议将少量标记图像与大量未标记图像混合在一起，用于训练机器学习模型。这种方法使模型能够利用未标记数据的潜力，提高其性能和适应性。就像在一个信息星系中有一些指引星星，帮助您导航。 来源：festinais.medium.com 在我们探索半监督学习的旅程中，我们将探讨其重要性、基本原理和创新策略，特别关注生成模型如VAEs和GANs如何增强其能力。让我们与生成模型一起释放半监督学习的力量。 生成模型：增强半监督学习 在引人入胜的机器学习世界中，生成模型成为真正的游戏改变者，为半监督学习注入新的活力。这些模型具有独特的才能——它们不仅可以理解数据的复杂性，还可以生成与其所学内容相似的新数据。在这个领域中表现最好的模型之一是变分自动编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）。让我们踏上一段旅程，了解这些生成模型如何成为催化剂，推动半监督学习的界限。 VAEs擅长捕捉数据分布的本质。它通过将输入数据映射到隐藏空间，然后精心重构数据来实现。在半监督学习中，这种能力有着深远的意义，因为VAEs鼓励模型提炼有意义且简洁的数据表示。这些表示不需要大量标记数据的培养，却能提供改进的泛化能力，即使面对有限的标记示例。在另一方面，GANs进行着引人入胜的对抗舞蹈。在这里，生成器努力创建与真实数据几乎无法区分的数据，而鉴别器则扮演警惕的批评家的角色。这个动态二重奏导致数据增强，并为生成全新的数据值铺平了道路。正是通过这些引人入胜的表演，VAEs和GANs获得了关注，开启了半监督学习的新时代。 实际实施步骤 现在我们已经探索了理论方面，是时候卷起袖子，深入探讨使用生成模型的半监督学习的实际实施了。这是魔术发生的地方，我们将想法转化为现实解决方案。以下是将这种协同效应变为现实的必要步骤： 来源：google-cloud.com 第一步：数据准备 – 设置舞台 就像任何成功的制作一样，我们需要一个好的基础。首先收集你的数据。你应该有一小部分有标签的数据和大量未标记的数据。确保你的数据干净、组织良好，并准备好上场。…
Leave a Comment人工智能（AI）正在引领下一波革命性的技术变革。尽管AI的能力令人着迷，但人们对其潜在风险的担忧也在增加。虽然像ChatGPT这样的AI聊天机器人处于前沿，只需一个提示就可以简化任务，但像PassGAN这样的工具却增加了网络安全风险。随着人们接受人工智能，了解潜在的网络安全风险以及如何在这个不断发展的领域中保护自己至关重要。本文讨论了如何使用AI工具来破解密码以及如何保护自己免受此类攻击的方法。 还阅读：黑客使用WormGPT攻破电子邮件安全 AI的惊人力量 AI进入我们的日常生活，带来了令人敬畏和担忧之处。虽然AI能够为增长和创新带来巨大机遇，但它也有一定的弱点需要解决。最近，人们开始关注AI在破解网络安全（尤其是密码）方面的潜力。最近的一项研究发现，AI能够在不到60秒的时间内破解一些最常用的密码。 还阅读：FraudGPT：AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 揭示威胁 AI动力密码破解工具所带来的威胁程度令人震惊。网络安全公司Home Security Heroes进行了一项全面的研究，揭示了AI在这个领域的强大能力。他们的研究结果显示，专门的AI工具，特别是AI动力的PassGAN（密码生成对抗网络），不仅可以破解密码，而且可以以惊人的效率进行破解。 还阅读：黑客在DEF CON上用恶作剧揭示了AI的漏洞 巧妙的方法论 开创性的PassGAN工具利用了生成对抗网络（GAN）这一机器学习技术。它从过去的数据泄露中学习真实密码的模式和分布，使其能够创建多个组合来尝试在最短时间内破解用户的密码。 令人恐惧的统计数据 该研究的结果对所有互联网用户而言是个警钟。令人震惊的是，超过一半（51%）的常用密码可以在不到60秒的时间内被破解。情况迅速升级-在一个小时内，这个百分比跳至61%。更令人不安的是，71%的密码可以在一天内被破解，令人惊讶的是，81%的密码可以在一个月内被破解。 还阅读：中国黑客入侵微软云，潜伏一个多月未被察觉 加强你的防御 考虑到这个令人不安的现实，保护您的数字存在从未如此重要。该研究强调，长度少于七个字符的密码，即使包含符号，也可以在不到六分钟的时间内解锁。无论多么复杂，一个包含数字、大写字母、小写字母和符号的六个字符的密码都可以被像PassGAN这样的AI立即破解。 还阅读：谷歌推出面向网络安全的生成式AI AI无法破解的密码类型：力求无敌 然而，还没有完全失去希望。该研究强调，超过18个字符的密码是抵御AI工具的理想防御措施。如果密码纯粹是数字，AI将花费近一年的时间来破解它。或者，一个包含数字、小写字母、大写字母和符号组合的18个字符的密码将令AI为之困惑整整六万亿年-也就是六百万亿年！ 如何保护密码免受AI攻击 为了增强对人类和AI威胁的防御，制定密码时请遵循以下最佳实践： 长度至关重要：选择至少15个字符的密码。 混合使用：结合大写字母、小写字母、数字和符号。…
Leave a Comment“GANs，也就是生成对抗网络，让我们首先了解一下什么是GANs所以我已经写了一篇关于生成型人工智能的博客，在博客中我们讨论了许多类型的人工智能，人工智能的炒作以及为什么人工智能正在趋势中…”
Leave a Comment介绍 在不断扩展的人工智能领域中，一个引人入胜的领域吸引着研究人员、技术人员和爱好者的想象力，那就是生成式人工智能。这些聪明的算法每天都在推动机器人的能力和理解力的极限，引领着一个新的创新和创造的时代。在这篇文章中，我们将踏上一段关于生成式人工智能演化的激动人心的旅程，探索其谦逊的起源、重要的转折点以及影响其发展的开创性进展。 我们将研究生成式人工智能如何革新各个领域，从艺术和音乐到医学和金融，从早期尝试创建简单模式到现在创造令人惊叹的杰作。通过理解生成式人工智能的历史背景和创新，我们可以深入了解它对未来的巨大潜力。让我们一起探索机器如何获得创造、发明和想象的能力，从而永远改变人工智能和人类创造力的领域。 生成式人工智能演化时间线 在不断发展的人工智能领域中，很少有分支像生成式人工智能一样引起如此多的好奇和兴趣。从最早的概念化到近年来取得的令人叹为观止的成就，生成式人工智能的发展之旅堪称非凡。 在本节中，我们将踏上一段迷人的时间之旅，揭示塑造生成式人工智能发展的里程碑。我们深入研究关键突破、研究论文和进展，绘制出其增长和演化的全面图景。 让我们一起踏上历史之旅，见证创新概念的诞生，重要人物的出现，以及生成式人工智能在各个行业的渗透，丰富生活并改变我们对人工智能的认知。 1805年：第一个神经网络/线性回归 1805年，Adrien-Marie Legendre引入了一个具有输入层和单个输出单元的线性神经网络（NN）。该网络将输出计算为加权输入的总和。使用最小二乘法调整权重，类似于现代线性神经网络，为浅层学习和随后的复杂结构奠定了基础。 1925年：第一个RNN架构 20世纪20年代，物理学家Ernst Ising和Wilhelm Lenz引入和分析了第一个非学习的循环神经网络（RNN）架构（Ising模型或Lenz-Ising模型）。它以响应输入条件进入平衡状态，并成为第一个学习型循环神经网络的基础。 1943年：神经网络的引入 1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts首次引入了神经网络的概念。它受到生物神经元的工作方式的启发。神经网络是用电路模拟的。 1958年：MLP（无深度学习） 1958年，Frank Rosenblatt引入了具有非学习的第一层和自适应输出层的多层感知机（MLP）。尽管这还不是深度学习，因为只有最后一层是学习的，但Rosenblatt基本上拥有了后来被重新命名为极限学习机（ELMs）的东西，只是没有得到适当的归属。 1965年：第一个深度学习 1965年，Alexey Ivakhnenko和Valentin Lapa引入了第一个成功的深度多层感知机（MLP）的学习算法。…
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