根据定义，训练和测试系统不具有很强的适应性，因此它们不适用于在真实环境中运行。提高人工智能系统的适应性一直是越来越受欢迎的核心研究领域之一，这被称为元学习，其重点在于提高智能体的学习能力。...正如其名所示，CSN根据来自连接权值调制的神经元输入产生激活值。此外，他们有能力根据辅助调节信息即时调整激活值。这些有条件的转变使模型行为适应当前的任务。...将CSN视为一种元学习模式，可以利用先前知识的特点来学习新知识，而无需接受充分的训练。 CSN如何工作？ 从概念上讲，CSN模型存储的移位向量对应于显示的类标签，并将它们与相应的输入表征相对应。...根据其性能，它会提取相应的调节信息，用于生成激活位移以适应所描述的任务，然后将这些信息存储在键值内存模块中。 经过描述阶段之后，模型进入预测阶段。...结果表明CSNs模型比传统的元学习算法更灵活，同时保持计算上的可比性。 在阅读研究报告后，有一张图清楚地显示了CSN与其他模型相比之下的表现。
在所有条件相同的情况下，我一般都使用概率分类器而不是确定性分类器，因为这个分类器提供了关于将样本分配给特定类的置信度的额外信息。...生成式模型是一种能够学习数据生成过程的模型，它可以学习输入数据的概率分布，并生成新的数据样本。 更具体地说生成模型首先从训练数据中估计类别的条件密度P(x|y = k)和先验类别概率P(y = k)。...生成式模型： 生成模型给了我们更多的信息，因为它们同时学习输入分布和类概率。可以从学习的输入分布中生成新的样本。并且可以处理缺失的数据，因为它们可以在不使用缺失值的情况下估计输入分布。...对于复杂的数据分布和高维数据具有很好的表现，因为辨别式模型可以灵活地对输入数据和输出数据之间的映射关系进行建模。...总结 生成式模型和辨别式模型都是机器学习中重要的模型类型，它们各自具有优点和适用场景。在实际应用中，需要根据具体任务的需求选择合适的模型，并结合混合模型和其他技术手段来提高模型的性能和效果。
同时，训练鉴别器D来区分来自编码器的潜在分布和先前的p(Z)。AAE的有条件扩展包括有监督的AAE和半监督的AAE。对于有监督的AAE，解码器从潜伏向量和条件向量重建分子(图2e)。...可以在不改变其他参数的情况下调整LogP，并生成具有超出训练集范围的特定性质的分子。然而，该模型显示生成所需分子的成功率较低，这可能是由性质之间的强相关性造成的。...Kang和Cho等人建立了一个模型，使用半监督变分自动编码器（SSVAE）的回归版本有条件地生成分子。...利用预测网络对原始分子性质进行预测，通过最小化变分互信息，将分子性质从潜在向量中分离出来。在解码阶段，根据潜在向量和分离的目标属性信息重构分子结构。...随着AI的快速发展，越来越多的相关方法被提出。研究人员已经提出了在其他领域（如图像或文本生成）成功的不同架构，以生成具有预期生物和化学性质的新先导化合物。
在该研究中，要控制的分子特性对应于条件向量c（one-hot向量），解码器根据这些给定的条件向量，与潜在向量一起生成具有所需属性的分子。...ZINC 数据集中包含的分子的 ClogP 和 CMR 直方图以及分子的相关信息 根据 Lipinski's rule of five（RO5），本文将两个优化目标确认为生成ClogP 在 0-3 之间...性能的评估结果如表1所示，MGCVAE 在所有条件下均比 MGVAE 能产生更多优化的分子，MGCVAE的显著性能表明它更适用于生成具有两种所需特性药物分子。 表1. 多目标优化结果。...MGCVAE和MGVAE的结果与每个属性和同时满足两者的结果同时显示（每个结果都是四舍五入后与给定条件具有相同值的分子数的百分比） 分子空间的相似性 比较生成的分子和数据集中的分子的化学空间是一种直观地比较两者相似程度的方法...它通过将多个目标属性分配给该模型中的条件向量，以此来控制这些目标属性，从而让模型生成了具有所需特性（ClogP 和 CMR）的分子。
[Source: Paper] 如果我们从正态分布中采样z，我们的模型也会尝试生成缺失的区域，并且其中的比例是不现实的，因为没有具有这种特性的训练数据，生成器将生成较差的图像。...精细的随机变化[Source: Paper] StyleGAN还做了一些其他改进，我在这些文章中就不一一介绍，比如AdaIN规范化和其他正则化/常规化。...的值在0.5到0.7之间，根据Gwern的说法，似乎可以得到一个具有足够多样性的好图像。虽然，可以随意试验一下阈值。 ? ? ?...潜伏空间的插值 [Source: Joseph Rocca] 让我们在代码中实现这一点，并创建一个函数来在z向量的两个值之间进行插值。 ? 让我们看看插值结果。...另一方面，您还可以使用自己选择的数据集训练StyleGAN。 有条件的GAN 目前，我们无法真正控制我们想要生成的特征，例如头发颜色、眼睛颜色、发型和配饰。
然后，我们在特征映射上应用最大随时间池化操作，并取最大值c = max {c}作为与此特定滤波器相对应的特征。 这个想法是为每个功能图捕获最重要的功能、具有最高价值的功能。...- CNN-static：来自word2vec的具有预先训练好的向量的模型。 所有单词 - 包括随机初始化的未知单词 - 保持静态，只有模型的其他参数被学习。...结果和讨论 表2列出了我们的模型与其他方法的结果。 表2：我们的CNN模型与其他方法的结果。 RAE：具有来自维基百科的预先训练的单词向量的递归自动编码器（Socher等人，2011）。...同样地，“good”可以说更接近“nice”，而不是“great”，而这确实反映在学习的媒介中。...- 我们简单地尝试了另一套由Collobert et al.on维基百科训练的公开可用的单词向量，并发现word2vec提供了非常优越的性能。
当然，根据数据集的不同，库文件、硬件版本的不同，所以实际结果可能会有所不同。 那么什么是向量化？ 简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。...代码如下： 如果添加了.values： 4 更复杂的 有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...这和最终结果是一样的，只是下面的那个代码更长。 4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
需要注意shift最后输出的是一个list，因为我们生成了三个拥有不同滞后期的向量。...例如，如果我们有个向量 v <- c(1, 2, 3, 4, 5) 那么使用下面代码 shift(v, 0:2, fill =0) 生成的结果就是这样： ?...在使用shift函数后，我们实际上生成了三个向量，第一个向量只有条件成立时才为1， 第二个向量条件成立后的“滞后一期”才为1， 第三个向量只有条件成立后的“滞后两期”才为1。...于是很自然的，如果我们能将这三个向量相加，那么所有符合要求的行就都是1， 不符合的就都是0了。关键问题在于如果给我们一个list，使用什么方法能够把list的每个元素“一一对应”地加总呢？...它的参数“+”相当于把上图的V1-V3列进行加总并生成新的变量。
注意：根据数据的复杂程度和细节，每个向量的维数可能差别很大，从几个到几千个不等。 1....向量数据库的主要优点是能够根据数据与向量的接近度或相似度（转换为向量之后）快速而准确地定位和检索数据。 这样就可以基于语义或上下文相关性进行搜索，而不像传统数据库那样仅仅依赖于精确匹配或设定条件。...这意味着同一个词可以根据其上下文具有不同的向量表示，而不同的词如果具有相同的上下文，则可以具有相似的向量。...与稀疏向量不同，密集嵌入的每个维度通常都是非零的，并且具有一定的语义意义。这种丰富性是有代价的 - 对于密集嵌入，由于每个维度都密集地填充了值，我们不能简单地跳过不包含特定术语的文档。...简而言之，HNSW 就像任何其他索引一样，只是预先生成一些快捷方式，然后您可以使用这些快捷方式来加快查询处理速度。
由于 RQ 可以组成与编码簿大小一样多的向量，因此 RQ-VAE 可以精确地逼近特征图，同时保留编码图像的信息，而无需庞大的编码簿。...RQ-VAE 使 AR 模型以低计算成本有效地生成高分辨率图像。...表 1 显示，RQ-Transformer 模型在无条件生成图像方面优于其他 AR 模型。...图 3 前两行展示了 RQ-Transformer 可以无条件生成高质量图像。 有条件图像生成 该研究分别使用 ImageNet 和 CC-3M 进行类和文本条件的图像生成。...RQ-Transformer 还可以根据 CC-3M 的各种文本条件生成高质量图像。RQ-Transformer 在参数数量相似的情况下明显高于 VQ-GAN 的性能。
如果在场景生成期间不考虑这些，则生成的3D场景的可用性就会大大降低。 最近苹果披露了他们最新的用于生成沉浸式3D场景的神经网络架构GAUDI，可以根据文字提示创建3D场景。...研究人员首先优化一个隐表征，将辐射场和摄像机的位置分开，然后将其用于学习生成模型，从而能够以无条件和有条件的方式生成三维场景。...GAUDI在多个数据集的无条件生成设置中取得了sota的性能，并允许在给定条件变量（如稀疏的图像观测或描述场景的文本）的情况下有条件地生成三维场景。...为了确保输出是3D场景架构的有效位置，输出为一个3D向量，代表方向的归一化quaternion朝向和三维平移矢量。...在有条件的情况下，模型在训练时可用的条件变量（如图像、文本提示等）可以用来生成与这些变量一致的辐射场。
结果证明，该模型生成有效的、独特的和新颖的分子能力与其他用于分子生成的现代机器学习框架不相上下。另外，实验还证明该模型可以通过有条件的训练来控制生成分子的多种性质。...因此，作者也有条件地对该模型进行了训练，以明确地学习某些分子性质。 2.研究方法 数据集 作者使用了两个基准数据集MOSES和GuacaMol来训练和评估该模型。...KL散度：KL发散度是使用生成集和参考集的大量物理化学描述符计算的。较低的值表示该模型已经很好地了解了这些特性的分布。 3.结果和讨论 在该部分，研究人员首先介绍了在非条件下生成分子的结果。...表4中报告的每个分子性质组合的低MAD和SD值（与属性值的范围相比），表明MolGPT对多个性质的控制能力很强，可以准确地生成。...在图12中，作者展示了其他样本例子，其中TPSA、LogP和支架结构保持不变，SAS被改进到更理想的值。
这些嵌入向量通常非常大，可以是数百甚至数千个值。这个长度，也称为维度，取决于向量的生成方式和它们打算表示的信息。...ClickHouse支持将向量存储为数组列类型（Array），提供计算搜索向量和列值之间距离的函数。...根据其定义，匹配时间与需要匹配的向量数量成正比（假设所有其他变量都是常数），即O（n）。...然后，这些模型可以用来将后续文本（或其他资产）转换为向量。基于变压器的模型是在为基于文本的内容生成向量方面被证明特别有效的结构。此类的早期版本包括由谷歌开发的流行的BERT模型。...变形金刚本身比简单地将文本转换为向量更灵活，并为最先进的语言翻译和最近普及的聊天机器人ChatGPT奠定了基础。 如前所述，向量超越了概念嵌入。用户还可以选择构造或向向量添加其他特征。
每一行都有相同的噪声向量，每一列都有相同的标签条件。 有条件的生成 InfoGAN:操纵两个连续的代码 Fashion-mnist结果 mnist的网络架构的评论也被应用到这里。...有条件的生成 每一行都有相同的噪声向量，每一列都有相同的标签条件。 如果没有mnist版本的超参数调优，那么ACGAN/infoGAN就不能很好地与iwth CGAN进行比较。...此外，还对GAN的结果进行了比较，比较了VAE和GAN生成的图像。主要的区别(VAE生成平滑和模糊的图像，GAN生成锐利的和手工的图像)可以从结果中观察到。...有条件的生成 每一行都有相同的噪声向量，每一列都有相同的标签条件。 同时对CGAN的结果进行了比较，比较了CVAE和CGAN生成的图像。...此外，还对GAN的结果进行了比较，比较了VAE和GAN生成的图像。 有条件的生成 每一行都有相同的噪声向量，每一列都有相同的标签条件。
什么是向量数据库？ 首先，我们需要理解什么是向量？ 向量是基于不同特征或属性来描述对象的数据表示。每个向量代表一个单独的数据点，例如一个词或一张图片，由描述其许多特性的值的集合组成。...例如，一张图片可以表示为像素值的向量，整个句子也可以表示为单词嵌入的向量。...向量数据库的工作机理 向量数据库的构建是为了适应向量嵌入的特定结构，并且它们使用索引算法根据向量与查询向量的相似性来有效地搜索和检索向量。...Pinecone 在性能方面表现非常出色，它能够支持高达 1 百万次的QPS，且具有低延迟和高吞吐量的特点，还具有分布式部署、实时索引构建和高效的向量相似度搜索等优点，可以帮助用户快速处理大规模的向量数据...LLM在前k个结果中搜索信息，并生成问题的答案，答案发送回用户。 结合LLM和向量数据库可以构建许多其他有用的应用程序。然而，了解向量数据库的一些潜在限制是必要的。
GPT-2不会根据第二个token重新解释第一个token。 深入了解内幕 输入编码 接下来看一下更多细节，以便更清楚地了解模型。让我们从输入开始。...但是您不仅要查找一个值，还要使用文件夹的混合值。 将查询向量乘以每个键向量会为每个文件夹生成一个得分（技术上：先进行点积运算然后再用softmax函数进行归一化处理）。 ?...我们可以简单地选择得分最高的token（top_k = 1）。但如果模型也考虑了其他条件，则可以获得更好的结果。...对于每个输入token，使用其query（查询向量）对所有其他Key（键向量）进行评分。 将值向量乘以他们的相关分数后进行求和。 ?...音乐生成 音乐transformer使用decoder-only transformer来生成具有表现力和动态的音乐。
最后，解释在推断阶段如何有条件地合并卷积分支和所提出的self-attention近似到单个卷积风格原子操作符。...Self-Attention Module 与卷积不同，self-attention不能直接处理图像张量，首先将输入特征张量reshape为向量 。 表示向量的长度， 。...因为图像具有很强的说服力（根据马尔可夫性质）， 可以用像素在其局部区域近似线性表示: ，其中 为线性权值。代入式3中第2项，可得: 在不失一般性的情况下，可以在区域A中加入系数为零的项。...有条件地将多分支方案转换为Atomic X-volution 多分支模块实现了卷积与Self-Attention的功能组合。然而，它只是一种粗粒度的算子组合，这将使网络高度复杂和不规则。...3.3 语义分割 可以观察到，作者提出的X-volution比其他算子的性能要好很多。其中，X-volution(SA)实现了41.1 box AP和37.2 mask AP。
同时，为了确保生成的查询向量有效，并找到更适合对图像和语言的理解方法，作者进一步提出了一个查询平衡模块（QBM） 来自适应地选择这些查询的输出特征，以更好地生成Mask。 ▊ 3....为了提取关键信息并解决参考分割中的高随机性，作者提出了一个查询生成模块，利用图像信息根据输入图像和语言表达式自适应地在线生成查询向量，如上图所示。...该模块旨在输出个查询向量，每个查询向量都是在视觉信息引导下具有不同注意权值的语言特征（也就是视觉特征作为query， 语言 作为key、value ）。...Query Balance Module 从查询生成模块中可以得到了个不同的查询向量。每个查询表示对输入语言表达式的特定理解。正如前面所讨论的，输入图像和语言表达式都具有很高的随机性。...Query Generation 作者将查询生成模块与其他生成查询向量的方法进行比较。结果表明，学习到的固定查询向量不能像查询生成模块的在线生成的查询那样有效地表示目标对象。
本论文主要针对于使用有条件的生成的对抗网络蛋白质来解决蛋白质设计问题。由于缺少了在该域中评估了生成模型的规范方式，生成模型难以评估，因为没有可以将每个生成的样本与之进行比较的基本事实。...模型：模型是如图1所示具有梯度惩罚的 Wasserstein-GAN。 图 1 评估方法： 用MMD评估分布相似度：这种方法很难直接应用于蛋白质序列数据，但可以应用于提取的特征向量。...公式 1 其中R和G是实际和生成的样本集合。 用 MRR 评估条件一致性：对于有条件的生成，我们需要评估模型的能力，以生成与某些目标标签一致的序列。...表格 1 表格2是ProteoGAN 和具有相同或降低Mutagennesis的MMD比较。...通过用它们最接近的同源物的标签替换生成序列的标签计算Homolog MRR，论文惊讶地发现简单的one-hot编码和没有附加特征的原始序列显示出最好的结果。
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