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动态 | 伯克利最新研究：GANs在字体风格迁移上的应用

AI科技评论按：怎样能快速生成风格相同的字体呢？伯克利 AI 研究院最新发表的一篇博客告诉你他们最新的研究。 左：给出的电影海报，右：由MC-GAN生成的新电影片名 文字是平面设计中很突出的视觉元素。...此外，与局部观察一致的人工合成数据是计算机视觉和图形中的一个有趣问题，例如多视图图像生成，完成图像中的缺失区域以及生成 3D 形状。字体数据就是一个提供了纯净的风格和内容的因式分解示例。...例如，鉴于以下五个字母： 有条件生成对抗网络模型在生成具有相同样式的 26 个字母中表现的并不成功： 适用于少数字体样式转换的多内容生成对抗网络 我们没有为所有可能的字体训练单一网络，而是设计了多内容的...多内容的 GAN 模型由一个堆叠的 cGAN 架构组成，用于预测粗略的字形形状，以及一个装饰网络来预测最终字形的颜色和纹理。...通过这种新颖的字形堆栈设计，不同字形之间的相互关系可通过网络渠道获知，以便自动传输其样式。以下图表通过结构相似性（SSIM）度量对随机设置的 1500 个字体示例的这种相关性进行表示。

1.1K60
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    全国知识图谱与语义计算大会 - 实体发现与链接比赛总结

    评论中出现的与影视相关的实体名字分为两大类：影视人物及影视作品。影视人物包括演员、导演、制片人、编剧、主持人等，影视作品包括电影、连续剧、综艺节目等。...限定领域中的实体发现与链接任务（比如这次的影视领域）的一个主要特点就是伪实体（FNE，ake named entity）[4]存在特别多。比如“回家”、“时间”、“世界”这些平时的普通词都是电影实体。...比如“这样”，“世界”，“时间”等在评论中的普通词，在知识库里都是电影电视剧实体。如果这些都召回，必然造成召回集合非常大，特别是长评，对后面模型的训练增加非常多的负例，增加噪音，影响模型精度。...模型预测模块。这个模块主要由两个部分组成，一个是基本的迭代流程，一个是最终决策流程。基本迭代流程是两个模型的预测分数分别做为对方的特征，相互迭代以达到收敛状态，具体算法可以见[4]。...一个思路是采用无监督学习；另一个思路是采用半监督方式，用少量标注训练模型，采用bootstrapping方式不断的增大标注集合；还有一个思路是生成或借鉴标注数据，比如把无监督模型训练到一个比较好的精度，

    2.4K70

    知识图谱嵌入(KGE)：方法和应用的综述

    知识库中的实体关系类型可分为 一对一 、一对多 、 多对一 、多对多4 种类型，而复杂关系主要指的是 一对多 、 多对一 、多对多的 3 种关系类型。...按照上面对于TransE模型的介绍，可以得到，让子弹飞≈一步之遥≈邪不压正，但实际上这三部电影是不同的实体，应该用不同的向量来表示。多对一和多对多也类似。 TransH模型。...为了解决TransE模型在处理一对多 、 多对一 、多对多复杂关系时的局限性，TransH模型提出让一个实体在不同的关系下拥有不同的表示。...然而，一个关系的头、尾实体的类型或属性可能差异巨大.例如，对于三元组(美国，总统，奥巴马)，美国和奥巴马的类型完全不同，一个是国家，一个是人物。...通过对一对多、多对一和多对多分配较小的权重，TransM模型使得t在上述的复杂关系中离h+r更远。 ManifoldE模型。

    5.9K11

    「数据架构」什么是实体关系图(ERD)?

    关系 两个实体之间的关系表示这两个实体以某种方式相互关联。例如，一个学生可能注册了一个课程。因此，实体学生与课程是相关的，而一种关系是连接他们之间的连接器。...基数 基数定义一个实体中可能出现的事件数，该实体与另一个实体中可能出现的事件数相关联。例如，一个队有很多队员。当在ERD中出现时，实体团队和玩家以一对多的关系相互连接。...在ER图中，基数表示为连接器两端的鱼尾纹。三种常见的基本关系是一对一、一对多和多对多。 一对一的基数的例子 一对一关系主要用于将一个实体一分为二，以提供简明的信息并使其更易于理解。...下图显示了一对一关系的一个示例。 ? 一对多的基数的例子 一对多关系是指两个实体X和Y之间的关系，其中X的一个实例可能链接到Y的多个实例，而Y的一个实例只链接到X的一个实例。 ?...多对多的基数的例子 多对多关系是指两个实体X和Y之间的关系，其中X可以链接到Y的多个实例，反之亦然。下图显示了一个多对多关系的示例。注意，在物理ERD中，多对多关系被分割为一对一对多关系。

    6.2K21

    NLP前沿研究成果大开源，百度PaddleNLP-研究版发布

    为此，我们在电影和娱乐任务领域人工标注 3 万组共 27 万个句子的主动对话语料，并实现了生成和检索的两个主动对话基线模型。 ?...已有的对话模型主要通过引入多个隐式机制来建模对话的一对多关系，从而选择不同的隐式机制生成不同的回复。...在这项工作中，我们一方面提出多映射机制（Multi-Mapping）来建模对话一对多关系，通过不同的映射模块作为隐式机制来实现对话上文和不同回复之间的语义映射。...该基线具有以下优点： 预训练语言模型：ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) 是百度提出知识增强的语义表示模型。...考虑到对话的一个主要动机是进行有效的信息交换，针对 Persona Chat 问题（两个人相互对话聊兴趣爱好），我们设计了一个较为完善的评估系统，包括对话的信息量和连贯度两个主要方面。

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    BERT论文解读及情感分类实战

    MLM任务通过随机掩盖输入中的一些标记，然后预测这些掩盖标记的原始词汇ID，从而使得模型能够融合左右上下文。NSP任务则通过预测两个文本片段之间的关系来训练模型理解句子间的关系。...为了训练一个理解句子关系的模型，文章让模型在下一个句子预测任务上进行预训练，该任务可以从任何单语语料库中轻松生成。...任务描述如下： MNLI（Multi-Genre Natural Language Inference）：给定一对句子，预测第二个句子是否是第一个句子的蕴含、矛盾或中立。...SST-2（Stanford Sentiment Treebank）：电影评论中句子的情感分类任务。...负面评论的评分在0到4分之间，而正面评论的评分在7到10分之间。 评论选择：为了确保数据集中的评论具有高度的两极性，选择了评分差异较大的评论。每部电影最多只包含30条评论。

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    【论文复现】BERT论文解读及情感分类实战

    MLM任务通过随机遮盖输入中的部分词汇，并预测这些遮盖词汇的原始ID，促使模型能够整合左右上下文信息。而NSP任务则通过预测两个文本段落之间的关系，训练模型理解句子间的关联。...为了训练一个理解句子关系的模型，文章让模型在下一个句子预测任务上进行预训练，该任务可以从任何单语语料库中轻松生成。...任务描述如下： MNLI（Multi-Genre Natural Language Inference）：给定一对句子，预测第二个句子是否是第一个句子的蕴含、矛盾或中立。...SST-2（Stanford Sentiment Treebank）：电影评论中句子的情感分类任务。...负面评论的评分在0到4分之间，而正面评论的评分在7到10分之间。 评论选择：为了确保数据集中的评论具有高度的两极性，选择了评分差异较大的评论。每部电影最多只包含30条评论。

    2.7K10

    谷歌NeurIPS 2018：全新NLP工具炼成会改变文风的AI

    研究数据基于两大用户生成的文本数据集：点评应用Yelp评论数据集的过滤版本，以及IMDB网站上的大量电影评论进行，这两个数据集的句子数量分别达到44.7万和30万，用于训练系统。...在训练之后，研究人员使用12.8万条Yelp餐厅评论和3.6万条IMDB电影评论的测试数据集，尝试从具有负面情绪的句子中生成具有正面情绪的文本片段，反之亦然。...在另一个例子中，该模型把“这是关于这部电影，还有一个有趣的方面”，变成了这部电影“没有值得关注的质量”。...在对多伦多BookCorpus数据集的200万个文本片段的数据集进行训练之后，模型能够将将来时句子中的指示性情绪（“John将无法住在营地里”），转换为条件时态中的虚拟语气（“John不能住在营地“）。...以前的成果主要是关于句子单个属性的控制，并在两种模式之间进行转换，本文中的模型应用很容易扩展到多属性的转换场景。在这个框架下，未来方向是转换句子红具有连续值的属性，以及范围更大的语义和句法属性。

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    在深度学习TensorFlow 框架上使用 LSTM 进行情感分析

    上面的公式中的2个W表示权重矩阵。如果你需要仔细研究这两个矩阵，你会发现其中一个矩阵是和我们的输入 x 进行相乘。另一个是隐藏的装填向量，用来和前一个时间步骤中的隐藏层输出相乘。...我们将导入两个不同的数据结构，一个是包含 400000 个单词的 Python 列表，一个是包含所有单词向量值得 400000*50 维的嵌入矩阵。...这个函数有两个参数，一个是嵌入矩阵（在我们的情况下是词向量矩阵），另一个是每个词对应的索引。接下来，让我们通过一个具体的例子来说明一下。...也就是前一个LSTM 隐藏层的输出是下一个LSTM的输入。堆栈LSTM可以帮助模型记住更多的上下文信息，但是带来的弊端是训练参数会增加很多，模型的训练时间会很长，过拟合的几率也会增加。...最后，我们训练和测试了我们的模型，以此来查看是否能在电影评论集上面正常工作。 在 TensorFlow 的帮助下，你也可以来创建自己的情感分析模型，并且来设计一个真实世界能用的模型。

    2.7K70

    一篇非常详尽的NLP深度学习方法调研 | 论文精萃 | 14th

    目前有两个用来做语言模型对比的基准数据集，一个是PTB（the Penn Treebank），另一个适合于大型模型对比的是“the Billion Word Benchmark”。...建模过程是将单词推进堆栈，然后单词被推送到堆栈中，在堆栈中，最上面的两个条目之间建立连接，称为弧线。...语义对比：测试计算语义方法有效性的一种方法是，通过程序来判断两个由人类判断具有相似含义的相似短语、句子或文档。...这个模型构造一个两个语句的矩阵，然后应用“相似度聚焦层”，再将信息传递给一个19层的CNN网络，之后是密集层和softmax输出层。...关系提取：从文本中提取的另一种重要信息是关系信息。这可能是所有关系，反义或同义关系，或更自然的关系，如家庭或地理关系。注意，这个任务在很大程度上是一个语义任务，特别是在考虑神经模型时。

    1.8K00

    融合事实信息的知识图谱嵌入——翻译距离模型

    通常是在通过关系进行翻译之后，用两个实体之间的距离来衡量一个事实的合理性。下图是TransE及其变体的详细解释。 ?...缺点：复杂关系例如，一对多 、 多对一 、多对多关系不适用。...TransSparse：在投影矩阵上强化稀疏性来简化TransR 它有两种版本，一个是共享型，另一个是独立型，其中share版本的头尾实体共享头一个稀疏投影矩阵，独立型的头尾实体则分别有一个投影矩阵。...通过对一对多、多对一和多对多分配较小的权重，TransM 模型使得 t 在上述的复杂关系中离 h+r 更远。...TransG 实体采用高斯分布，但它认为关系具有多重语义，需要采用混合的高斯分布的表示 其他距离模型 非结构化模型UM（Unstructured model） TransE的简单版本，直接设置所有的r=

    1.5K30

    伯克利胡戎航124页博士论文：视觉与语言推理的结构化模型

    第四章中，作者扩展了模块化推理的研究，提出了一种堆栈神经模块网络（SNMNs），该网络能够自动地引导具有可解释推理步骤的模块布局。...第七章中，作者提出了导航教学跟随任务的Speaker-Follower模型，并给出了一对speake模型和一个互补的follower模型。...论文目录 本文模型： （a） 本文的模型学习将一个表达式解析成带有注意力（attention ）的主语、关系和宾语的语言表达。...（c） 关系模块与一对区域匹配一个关系，并返回一个成对的分数。...通过堆栈神经模块网络的可解释的神经计算模型: 该模型通过模块权重w（t）来预测一个连续的布局，并使用内存堆栈以软方式执行模块。

    1K20

    第11章_数据库的设计规范

    在 ER 模型中，用 矩形 来表 示。实体分为两类，分别是 强实体 和 弱实体 。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另 一个实体有很强的依赖关系的实体。 属性 ，则是指实体的特性。...# 8.2 关系的类型 在 ER 模型的 3 个要素中，关系又可以分为 3 种类型，分别是 一对一、一对多、多对多。...知道了这些要素，我们就可以 给电商业务创建 ER 模型了，如图： 在这个图中，地址和用户之间的添加关系，是一对多的关系，而商品和商品详情示一对 1 的关系，商品和 订单是多对多的关系。...关系是一对一还是一对多还是多对多的关系，自己需要先规划好再设计，然后就 ok 了。 # 11.3 物理数据模型 上面是概念数据模型，下面介绍一下物理数据模型，以后 经常使用 的就是物理数据模型。...学习了多对一或者一对多的关系，接下来学习多对对的关系，同理自己建好老师表，这里不在叙述，记得老师编号自增，建好如下图所示 下面是多对多关系的关键，由于物理模型多对多的关系需要一个中间表来连接，如下图，

    1K61

    使用PowerDesigner画ER图详细教程

    按照实体类型中实例之间的数量对应关系，通常可将联系分为4类，即一对一（ONE TO ONE）联系、一对多（ONE TO MANY）联系、多对一（MANY TO ONE）联系和多对多联系（MANY TO...举例， “系”与“学生”两个实体之间的联系是一对多联系，换句话说“学生”和“系”之间的联系是多对一联系。...也许这样的解释还是有点抽象，让我们举两个联系的例子，一个是对两边的实体都有强制性的，另一个则不然。...“师生关系”和“学生俱乐部”这两个表是由于我们的多对多关系而产生的。 2. “假期”表的“工号”字段是由于我们将教师-假期关系指定为dependent而产生的。 3....另外，记得我们在提到dominant属性的时候说过，一个没指定dominant方向的一对一联系将产生两个引用，下面我们就把原本的CDM中的教师-班级关系进行一个小小的修改，去掉这个relationship

    10.7K31

    数据库的概念模型，联系，E-R模型的设计方法「建议收藏」

    联系： 两个实体集之间的联系可归纳为以下三类： 1）一对一联系（1：1） 2）一对多联系（1：n）和多对一联系（n:1） 3）多对多联系（m：n） 多元联系： E-R模型中，可以表示两个以上实体集之间的联系...演员 ——— 签约 —— 电影 | 制片公司 如上联系签约就是一个三元联系。...E-R模型的设计方法： 三条设计原则： 1）相对原则： 实体，属性，联系等，是对同一对象抽象过程的不同解释和理解。建模过程实际上是一个对对象的抽象过程。...3）简单原则： 为简化E-R模型，现实世界的事物能作为属性对待的，尽量归为属性处理。 事物满足以下两条件之一就可以作为属性对待： 1，属性不再具有需要描述的性质。属性在含义上是不可分的数据项。...2，属性不再与其他实体集具有联系，既E-R模型指定联系只能是实体集之间的联系。

    1.6K20

    如何将任何文本转换为图谱

    这个想法是根据我对较小LLMs进行递归RAG实验以及我在Medium上阅读到的一些其他想法的结合产生的，特别是其中一个是知识图增强生成。...为每个块分配一个块标识符（chunk_id）。2.对于每个文本块，使用一个LLM提取概念及其语义关系。让我们给这个关系赋予权重W1。同一对概念之间可能存在多种关系。每种关系都是一对概念之间的边。...\n" "\t术语应尽可能具有原子性。\n\n" "思考2：思考这些术语如何与其他术语之间存在一对一关系。\n" "\t在同一句子或段落中提及的术语通常彼此相关。...每一行都是我们图中两个节点之间的边，同一对概念之间可以有多条边或者多种关系。上述数据框中的计数是我任意设置的权重为4。 上下文接近性 我假设在文本语料库中出现在彼此附近的概念是相关的。...chunk_id列是所有这些块的列表。所以现在我们有两个数据框，一个是语义关系，另一个是文本中提到的概念之间的上下文接近关系。我们可以将它们合并到一起形成我们的网络图数据框。

    2.5K10

    NLP前沿研究成果大开源，百度PaddleNLP-研究版发布

    为此，我们在电影和娱乐任务领域人工标注 3 万组共 27 万个句子的主动对话语料，并实现了生成和检索的两个主动对话基线模型。 ?...已有的对话模型主要通过引入多个隐式机制来建模对话的一对多关系，从而选择不同的隐式机制生成不同的回复。...在这项工作中，我们一方面提出多映射机制（Multi-Mapping）来建模对话一对多关系，通过不同的映射模块作为隐式机制来实现对话上文和不同回复之间的语义映射。...该基线具有以下优点： 预训练语言模型：ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) 是百度提出知识增强的语义表示模型。...考虑到对话的一个主要动机是进行有效的信息交换，针对 Persona Chat 问题（两个人相互对话聊兴趣爱好），我们设计了一个较为完善的评估系统，包括对话的信息量和连贯度两个主要方面。

    50830

    文本分类综述 | 迈向NLP大师的第一步（下）

    Movie Review (MR) 电影评论数据集[2] MR是电影评论数据集， 其中每个样本对应一个句子。语料库有5,331个积极样本和5,331个消极样本。...Amazon Reviews (AM) 亚马逊评论数据集[7] AM是通过收集亚马逊网站的产品评论而形成的流行语料库。该数据集有两个不同版本。...多标签数据集 在多标签分类中，一个实例具有多个标签，并且每个la-bel只能采用多个类之一。有许多基于多标签文本分类的数据集。...多标签文本分类任务 多标签文本分类需要充分考虑标签之间的语义关系，而模型的嵌入和编码是有损的压缩过程。...模型的可解释性 DNN在特征提取和语义挖掘方面具有独特的优势，并且已经出色地完成了文本分类任务。但是，深度学习是一个黑盒模型，训练过程难以重现，隐层的语义和输出可解释性很差。

    4.1K20

    3分钟短文：Laravel 模型一对一关联关系这俩啥区别

    框架提供的关联关系，有很多种，其中对于一对一的关系， 有两个写法，一个是 belongsTo，一个是 hasOne，这俩到底啥区别，本文就来说一说。 ?...因为关联关系的第二个，第三个参数，根本没有填写。所以这样对比是不直观的。 hasOne 和 belongsTo 最大的不同，是哪一方持有关系的外键。...', 'id'); } } 再说一个一对多的关系示例，比如说一个用户有多个手机号，那么使用 hasMany 关联模型： class User extends Model { public function...return $this->belongsTo('User', 'user_id', 'id'); } } 所以，反向关系无关于原始的一对一，或者一对多，因为数据库表内存储了外键，所以使用这个...写在最后 本文通过几个实例介绍了数据库模型的一对一，一对多，以及反向关联关系， 大家记住一点，belongsTo 是根据当前表存储的外键，去主表内查找记录，而且是返回一个模型对象，或者null。

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