實際應用機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，行家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。學科范疇人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論研究范疇自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法意識和人工智能人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的...

AIGC可以實現(xiàn)的功能：1.在藝術領域，參與內(nèi)容共創(chuàng)；2.在傳媒領域，推動媒體融合轉型；3.在影視領域，參與制作全流程；4.在電商領域，推進虛實交融；5.在娛樂領域，提供發(fā)展動能；6.在博客領域，助力產(chǎn)業(yè)加快升級。AIGC可以實現(xiàn)什么功能1.在藝術領域AIGC可以參與美術、音樂、視頻、游戲等多領域的內(nèi)容共創(chuàng)，拓展創(chuàng)作空間，不斷提升作品質(zhì)量。2.在傳媒領域AIGC可以采集信息、編輯文字、智能播報，實現(xiàn)人機協(xié)同生產(chǎn)，推動媒體融合轉型。3.在影視領域AIGC能參與前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作的全流程，整個過程中，AIGC可以創(chuàng)作劇本、合成虛擬背景、實現(xiàn)影視內(nèi)容2D轉3D等，極大程度地降低了制...

ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術資料。大多數(shù)的技術原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強化學習（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強化學習：強化學習策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強大學習能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學習什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓練直接給出結果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維...

AIGC是人工智能生成內(nèi)容(ArtificiallntelligenceGeneratedContent)的縮寫，是一種利用人工智能技術生成內(nèi)容的方式。AIGC涉及多個技術領域，如自然語言處理、機器學習、深度學習等可以自動化地生成文本、圖像、音頻等內(nèi)容。AIGC可以用于各種領域，如新聞報道、廣告創(chuàng)意、游戲設計、教育內(nèi)容、新媒體運營、短視頻創(chuàng)作等，已經(jīng)成為當前人工智能領域的重要發(fā)展方向之一。AIGC能做什么?文本創(chuàng)作策劃：借助AIGC技術，根據(jù)輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現(xiàn)自動圖像生...

諸如我們熟知的聊天對話模型ChatGPT，基于。計算機視覺（CV）預訓練大模型自然語言處理（NLP）預訓練大模型多模態(tài)預訓練大模型微軟Florence（SwinTransformer）谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微軟的GLIPStabilityAI的StableDiffusion（1）計算機視覺（CV）預訓練大模型FlorenceFlorence是微軟在2021年11月提出的視覺基礎模型。Florence采用雙塔Transformer結構。文本采用12層Transformer，視覺采用SwinTransf...

AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽...

20世紀70年代以來，人工智能被稱為世界三大技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是21世紀三大技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個孑立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科?？梢哉f幾乎是自然科學和社會科學的所有學科...

AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年，隨著人工智能技術的不斷進步和創(chuàng)新，AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領域，應用場景拓展將進一步拓展，AIGC的未來充滿無限可能。在未來，AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能，也將成為職場競爭力的重要標志，具備這些技能的人才可以更好地適應新興行業(yè)和新興崗位，并且有更多機會獲得高薪、高福利、高晉升機會，職場人都將借助AI進行更高效的工作，將幫助職場人士更好地應對未來職場的挑戰(zhàn)。但是，要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功，并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應用技巧，如何讓AI人工智能軟件為你所用，幫助你進行工...

AIGC推動創(chuàng)意落地，突破表達瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創(chuàng)意，但從劇本到熒幕仍是一段漫長的距離。從創(chuàng)意到表達的跨越，AI可以保駕護航，幫助人類化不可能為可能。舉例來說，當前勞動密集型的影視生產(chǎn)方式難以滿足觀眾對質(zhì)量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡達》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力，此后沉浸式觀影體驗成了影視產(chǎn)業(yè)鏈上共同的追求。為了滿足這種追求，影視特技與應用呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，但后期制作與渲染，復雜程度也都水漲船高，傳統(tǒng)的作業(yè)方式已經(jīng)難以為繼，而AI技術就有推動變革的潛力。從技術角度來說，影視特技行業(yè)的作業(yè)流程是極為繁瑣的，比如場景中的建模就需要從一草一木、一人一物開始，...

常識知識庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念?；谥R大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識革新”促成行家系統(tǒng)的開發(fā)與計劃，這是旗艦個成功的人工智能軟件形式?！爸R革新”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主...

例如，在國際貿(mào)易領域，AIGC可以快速將商品說明翻譯成多種語言，降低溝通成本和誤解風險。圖像識別AIGC可以識別和處理圖像信息，如人臉識別、物品識別等，為企業(yè)提供安全防護、智能監(jiān)控等功能。在安防領域，AIGC可以實時識別異常行為，提高安全等級。語音識別AigC可以高效處理語音信息，如語音轉文字、語音搜索等，為企業(yè)提供更加智能化的交互方式。在教育領域，AIGC可以幫助學生快速搜索知識點，提高學習效率。智能推薦AIGC可以根據(jù)用戶的興趣和需求，為其推薦相關內(nèi)容和服務，從而提高用戶體驗和滿意度。如在音樂領域，AIGC可以根據(jù)用戶的聽歌歷史和偏好，為其推薦符合其口味的新歌。流程優(yōu)化AigC...

AIGC可以實現(xiàn)的功能：1.在藝術領域，參與內(nèi)容共創(chuàng)；2.在傳媒領域，推動媒體融合轉型；3.在影視領域，參與制作全流程；4.在電商領域，推進虛實交融；5.在娛樂領域，提供發(fā)展動能；6.在博客領域，助力產(chǎn)業(yè)加快升級。AIGC可以實現(xiàn)什么功能1.在藝術領域AIGC可以參與美術、音樂、視頻、游戲等多領域的內(nèi)容共創(chuàng)，拓展創(chuàng)作空間，不斷提升作品質(zhì)量。2.在傳媒領域AIGC可以采集信息、編輯文字、智能播報，實現(xiàn)人機協(xié)同生產(chǎn)，推動媒體融合轉型。3.在影視領域AIGC能參與前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作的全流程，整個過程中，AIGC可以創(chuàng)作劇本、合成虛擬背景、實現(xiàn)影視內(nèi)容2D轉3D等，極大程度地降低了制...

采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年，中國科學院自動化研究所（中科院自動化所）團隊嶄新完成的一項研究發(fā)現(xiàn)，基于人工...

英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產(chǎn)內(nèi)容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創(chuàng)作內(nèi)容。AIGC可以包括各種形式的內(nèi)容，如文章，新聞，音樂，繪畫視頻等。它的應用范圍非常普遍，目前AIGC主要運用在文字，圖像，視頻，音頻，游戲以及虛擬人等方面。 內(nèi)容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)有四個發(fā)展階段： 行家生成內(nèi)容（Professionally-Generated Content。PGC) 用戶生成內(nèi)容（User-Generated Generated Content) AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AI-Generated Content,A...

AIGC在電商行業(yè)應用在商品展示環(huán)節(jié)：AIGC生成3D模型用于商品展示和虛擬適用，提升線上購物體驗；在主播打造環(huán)節(jié)：打造虛擬主播，賦能直播帶貨；在交易場景環(huán)節(jié)：虛擬商城構建，智能聊天機器人，賦能線上和線下秀場加速演變，為消費者提供全新的購物場景。4、AIGC在娛樂行業(yè)應用全員娛樂：在圖像內(nèi)容生成應用（人臉美妝、融合；黑白圖像上色、圖像風格轉換、人像屬性變換）社交互動：虛擬主播、虛擬網(wǎng)紅、聊天機器人、聊天互動游戲。5、AIGC在其他行業(yè)應用在教育行業(yè)：AIGC為教育工作者提供了豐富的教學工作與內(nèi)容素材。比如，在通過數(shù)字人生成技術，可對歷史人物進行生成并與之對話，提升課堂互動。再比如，...

AIGC協(xié)助劇本創(chuàng)作，釋放創(chuàng)意潛力通過對海量精良劇本的學習，AI能根據(jù)特定需求快速生成不同風格或架構的劇本，在極大提高工作者工作效率的同時，AI也在激發(fā)創(chuàng)意，幫助產(chǎn)出更精良的作品。事實上，將AI引入劇本創(chuàng)作的做法早已有之。2016年，紐約大學研發(fā)的AI在學習了幾十部經(jīng)典科幻電影劇本后成功編寫了劇本《陽春》以及一段配樂歌詞。經(jīng)過修改、調(diào)整后的成品只有區(qū)區(qū)八分鐘，內(nèi)容也平平無奇，但《陽春》在各大視頻網(wǎng)站特別終收獲的百萬級播放量依然證明外界對AI創(chuàng)作的興趣很大。2020年，GPT-3被用于創(chuàng)作一個短劇，再次引發(fā)普遍關注。通過這些早期試驗可以看出AI在劇本創(chuàng)作方面的潛力，但要真正將其轉化為...

一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說，就是以前本來需要人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作，現(xiàn)在可以利用人工智能技術來替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動寫作、自動設計等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術，它可以基于訓練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個階段：早期萌芽階段（上世紀50年代至90年代中期）...

人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能...

AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽...

（1）采集環(huán)節(jié)借助語音識別技術將語音實時轉換為文本，壓縮稿件生產(chǎn)過程中的重復性工作，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率。采用智能寫作機器人，提升新聞資訊寫作的時效性。（2）編輯環(huán)節(jié)采用AIGC技術對視頻畫質(zhì)修復與增強，提升視頻質(zhì)量。此外，可利用AIGC技術對視頻場景識別，實現(xiàn)智能視頻剪輯。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠實現(xiàn)自動匹配字幕、人物實時追蹤與畫面抖動修復等功能。2022冬奧會期間，央視視頻通過AI智能內(nèi)容剪輯系統(tǒng)，高效生產(chǎn)與發(fā)布冰雪項目視頻集錦內(nèi)容。（3）播報環(huán)節(jié)AI合成主播開創(chuàng)了新聞領域實時語音及人物動畫合成的先河，只需要輸入所需要播發(fā)的文本內(nèi)容，計算機就會生成相應的AI合成主播播...

視頻生成視頻生成與圖像生成在原理上相似，主要分為視頻編輯與視頻自主生成。視頻編輯可應用于視頻超分（視頻畫質(zhì)增強）、視頻修復（老電影上色、畫質(zhì)修復）、視頻畫面剪輯（識別畫面內(nèi)容，自動場景剪輯）。視頻自主生成可應用于圖像生成視頻（給定參照圖像，生成一段運動視頻）、文本生成視頻（給定一段描述性文字，生成內(nèi)容相符視頻）?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：Deepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。5、多模態(tài)生成以上四種模態(tài)可以進行組合搭配，進行模態(tài)間轉換生成。如文本生成圖像（AI繪畫、根據(jù)prompt提示語生成特定風格圖像）、文本生成音頻...

例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)...

現(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn)。而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎以及能夠實現(xiàn)人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言...

本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容...

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車、火車...

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分。無論是在電商、辦公還是其他行業(yè)中，AIGC都可以幫助人們更高效地完成任務，提高工作效率。在電商領域，AIGC可以生成商品標題、描述、廣告文案和廣告圖等內(nèi)容，幫助企業(yè)更好地推廣產(chǎn)品。通過AIGC技術，企業(yè)可以快速生成大量的精良內(nèi)容，提高商品的曝光率和銷售量。同時，AIGC還可以幫助企業(yè)更好地了解消費者的需求和喜好，從而更好地制定營銷策略。在辦公領域，AIGC可以幫助人們更輕松地完成各種任務，如寫周報日報、寫方案、寫運營活動、制作PP...

人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能...

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車、火車...

AIGC的中心技術有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統(tǒng)的自編碼器通過數(shù)值方式描述潛空間不同，它以概率方式對潛在空間進行觀察，在數(shù)據(jù)生成方面應用價值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數(shù)據(jù)轉換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數(shù)據(jù)進行重建生成新數(shù)據(jù)。VAE模型（2）生成對抗網(wǎng)絡（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對抗網(wǎng)絡，成為早期出名的生成模型。GAN使用...

實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使...