生成式AI
编辑日期: 2024-07-09 文章阅读: 次
了解生成式AI的基础知识
生成式AI（Generative AI）是一种通过学习现有数据生成新数据的技术。
它在图像生成、文本生成、音乐创作等领域有广泛应用。
本节课将介绍生成式AI的基本概念、常用技术和应用场景。
生成式AI的基本概念
定义
生成式AI是使用机器学习模型生成与训练数据相似但不完全相同的新数据的技术。
与传统的判别式模型（例如分类器）不同，
生成式模型不仅学习数据的分类边界，
还学习数据的分布。
关键技术
1. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）
GANs 是一种通过两个神经网络（生成器和判别器）相互竞争来生成新数据的模型。
生成器尝试生成逼真的数据，而判别器则尝试区分生成的数据和真实的数据。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.main = nn.Sequential(
nn.Linear(100, 256),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(256, 512),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(512, 1024),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(1024, 28*28),
nn.Tanh()
)
def forward(self, x):
return self.main(x).view(-1, 1, 28, 28)
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.main = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 1024),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(1024, 512),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(512, 256),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Linear(256, 1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 28*28)
return self.main(x)
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)
2. 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）
VAEs 是一种生成模型，通过编码器将输入数据压缩成潜在表示，然后通过解码器从潜在表示生成新数据。
class VAE(nn.Module):
def __init__(self):
super(VAE, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 400)
self.fc21 = nn.Linear(400, 20) # 均值
self.fc22 = nn.Linear(400, 20) # 方差
self.fc3 = nn.Linear(20, 400)
self.fc4 = nn.Linear(400, 784)
def encode(self, x):
h1 = torch.relu(self.fc1(x))
return self.fc21(h1), self.fc22(h1)
def reparameterize(self, mu, logvar):
std = torch.exp(0.5*logvar)
eps = torch.randn_like(std)
return mu + eps*std
def decode(self, z):
h3 = torch.relu(self.fc3(z))
return torch.sigmoid(self.fc4(h3))
def forward(self, x):
mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 784))
z = self.reparameterize(mu, logvar)
return self.decode(z), mu, logvar
vae = VAE()
optimizer = optim.Adam(vae.parameters(), lr=1e-3)
应用场景
1. 图像生成
生成式AI可以生成高质量的图像，应用于艺术创作、广告设计等领域。
GANs在生成逼真的人脸图像方面表现尤为出色。
2. 文本生成
生成式AI用于生成自然语言文本，如写作辅助、对话系统。
GPT系列模型在文本生成任务中表现出色。
3. 音乐创作
生成式AI可以创作音乐，自动生成旋律和伴奏，辅助音乐家进行创作。
参考资料
- 《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
- Coursera 的深度学习专项课程（Deep Learning Specialization） by Andrew Ng
- PyTorch 官方文档
- GANs in Action
- Variational Autoencoders for Newbies
通过学习生成式AI的基本概念和常用技术，我们为进一步理解和应用生成式AI奠定了基础。
