提供艺术与设计的灵感

[ujjal22]

Deepfakes ：创建虚假但超现实的媒体可能会传播错误信息或诽谤他人。
有偏见的生成：放大训练数据中的历史和社会偏见。
知识产权：未经授权使用数据中作者的材料。
如何利用生成式人工智能来增加或提高人类创造力？
尽管幻觉人工智能模型可能会产生有缺陷的结果，但这些生成模型在许多方面和用途上都很有用。它们可以为各个领域的专家提供创作灵感：

艺术与设计：
写作帮助：建议写作或完成文本的标题和想法。
音乐：创作节奏和和声。
编程：优化现有代码或提供解决应用程序问题的方法。
中级生成式人工智能面试问题
现在我们已经介绍了基础知识，让我们探讨一些中级生成式人工智能面试问题。

什么是 GAN 中的“模式崩溃”以及如何解决它？
就像内容创建者发现某种视频格式会带来更多影响力和互动一样，GAN 的生 日本手机数据 成模型可能会专注于有限的输出多样性，从而愚弄判别模型。这导致生成器产生一组减少的输出，但代价是生成的数据的多样性和灵活性。

对此可能的解决方案可能是通过调整超参数和各种优化算法、应用促进多样性的正则化或组合多个生成器来覆盖不同的数据生成模式来关注训练技术。

变分自动编码器 (VAE) 如何工作？
变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，它学习将输入数据编码到潜在空间中并对其进行解码以重建原始输入数据。 VAE 是编码器-解码器模型：

编码器将输入数据映射到潜在空间中的分布。
解码器对该潜在空间分布进行采样以重建输入数据。
变分自动编码器的结构

变分自动编码器的结构。 （来源：维基共享资源）

VAE 与传统自动编码器的区别在于，VAE 鼓励潜在空间遵循已知分布（例如高斯分布）。这使得它们对于通过采样这个潜在空间来生成新数据更有用。

您能解释一下变分自编码器 (VAE) 和 GAN 之间的区别吗？
架构：VAE 使用编码器-解码器架构来映射到潜在空间或从潜在空间进行映射，而 GAN 由具有两个不同目的（生成器和鉴别器）的两个网络组成，这两个网络相互竞争。
方法：利用概率方法，VAE 学习将输入映射到可能表示的整个分布。这使它们成为生成新数据的灵活模型。另一方面，GAN 采用​​对抗性方法，两个网络相互竞争。与训练数据相比，这优化了生成器以创建更真实的图像。
您如何评估生成模型生成的样本的质量和多样性？
评估生成的样本是一项复杂的任务，取决于数据模态（图像、文本、视频等），并且需要不同评估指标的组合。以下是不同方法的一些示例：

初始分数 (IS)：衡量使用预训练的 Inceptionv3 分类器模型生成的图像的质量和多样性。 IS 较高表示图像既高质量（分类器有信心）又多样化（图像被分类为许多不同的类别）。
Fréchet Inception Distance (DIF)：它基于初始分数，同时评估生成图像的分布与真实图像（地面实况）的分布。与 IS 分数不同，分数越高意味着质量越好，而 FID 分数如果分数较低，则被解释为“更好”。
困惑度：用于语言模型和 NLP 任务，衡量模型根据先前标记的上下文预测下一个标记的置信度。困惑度为 1 表示预测完美，分数越高表示生成输出的熟练程度越低。该分数还可用于区分人工智能生成的文本和人类文本，因为人工智能生成的文本显示出较低的困惑度分数，而人类编写的文本由于其复杂性往往处于较高的困惑度分数范围内。
人类评价：人类注释者的主观判断。这可以通过盲测（区分真实数据和虚假数据）、成对比较或根据一系列标准进行评级的形式来完成。
有哪些技术可以提高GAN训练的稳定性和收敛性？
提高GAN训练的稳定性和收敛性对于避免模式崩溃、保证训练有效、获得良好效果具有重要意义。以下是一些提高 GAN 训练稳定性和收敛性的技术：