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集智:负基础也能学会的机器学习(三)
集智：负基础也能学会的机器学习（三）——生成对抗网络 在前两篇中，我们简要介绍了机器学习的基础概念和神经网络的基本原理。今天，我们将深入探讨一种非常有趣且强大的机器学习模型——生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）。
集智：负基础就能学会的机器学习（二）无监督学习 在机器学习领域，无监督学习是一种重要的方法，它能够在没有标签数据的情况下，从数据集中提取有用的信息和结构。本文将以浅显易懂的方式，介绍无监督学习的基本概念、应用场景以及它与监督学习的区别。
第二届世 界智 能大会在津开 幕， 智 能 前 沿万众期待。5月16日消息，5月16日，第二届世 界智 能大会在天津梅江会 展中 心拉开帷幕，来自 17 个国家和地区的 1800 多 位 人 工智 能方面的专家，共襄智 能科技产业盛会。天津市委书 记李 鸿 忠在开 幕式上致辞。
通俗解释生成式对抗网络(GAN)
1、生成式对抗网络（GAN）是一个结合了生成和对抗过程的机器学习模型。理解GAN之前，我们先探讨一个经典的博弈理论概念——纳什均衡。纳什均衡是这样一种状态，其中每个参与者无法通过单方面改变策略来增加自己的收益。囚徒困境是一个典型例子，展示了个人的最佳选择不总是群体的最佳选择。
2、GAN 生成式对抗网络是一种基于深度学习的生成模型。GAN，全称 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络，是由蒙特利尔大学博士生伊恩·古德弗洛（Ian Goodfellow）在2014年提出的一种神经网络模型。该模型代表了“重要而根本性的进步”，并激发了全球研究者群体的不断壮大。
3、生成式对抗网络是一个结合了生成和对抗过程的机器学习模型，可以通俗解释如下：核心概念：生成器：尝试生成逼真的数据，类似于一个试图欺骗对方的人。辨别器：尝试区分生成的数据与真实数据，类似于一个试图识破对方欺骗的人。动态博弈过程：竞争：生成器和辨别器之间存在竞争关系。
4、生成对抗网络GAN可以通俗理解为一种通过对抗性训练来提升生成样本质量的模型。 基本构成： 生成器：负责生成看起来像真实数据的样本。它像是一个初学者，不断尝试模仿真实样本。 判别器：负责区分生成器生成的样本和真实样本。它像是一个教练，评估生成器生成的样本的真实程度。
人工智能大数据有哪些
人工智能领域常见技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等；大数据涉及数据存储、处理、分析和挖掘等技术。它们在多个领域有广泛应用。人工智能技术：机器学习：机器通过学习从数据中获取知识，并自主改善学习策略，像线性回归、逻辑回归、支持向量机都属于此范畴。
人工智能主要包含以下几种技术：大数据：定义：大数据是指需要全新处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。作用：大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，使AI能够进行模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。
关注焦点不同：人工智能主要关注模拟和实现人类智能，使计算机具备思考、学习和解决问题的能力；大数据关注的是海量数据的处理、分析和利用，从中提取有价值的信息。
如何理解机器学习中的对抗学习?
生成对抗网络（GAN）作为非监督式学习的一种，利用两个神经网络的博弈实现学习。其目的在增强模型的鲁棒性，避免因输入值微小波动导致输出值大幅变化。GAN由生成网络与判别网络组成。生成网络接收潜在空间中的随机输入，产出尽可能模仿训练集的真实样本。判别网络接受真实样本或生成网络的输出，任务为分辨生成网络输出是否真实。
反绎学习是一种结合了机器学习与逻辑推理的人工智能范式，它通过协同互促的方式实现了二者的融合。尽管在实际应用中仍面临一些挑战和困境，但反绎学习在解决复杂问题中的潜力和优势不容忽视。随着技术的不断发展和完善，相信反绎学习将在更多领域得到广泛应用和深入发展。
对抗学习泛指各种通过模型之间的博弈来达到学习模型的方式。它打破了传统监督学习和无监督学习的界限，为机器学习领域带来了新的研究视角和方法。在对抗学习中，通常存在两个或多个模型，它们之间通过相互对抗、竞争来不断优化自身的性能。生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是对抗学习中的典型代表。
对抗攻击学习，或称对抗性机器学习，是指攻击者通过精心构造的输入数据来欺骗机器学习模型，使其产生错误的输出。这种攻击方式在深度神经网络中尤为显著，因为深度神经网络虽然在很多任务上表现出色，但也被证明极易受到对抗性扰动的影响。
GAN的对抗学习 生成器和判别器进行对抗学习。生成器不断迭代进化，努力生成假的图片，从而可以骗过判别器。判别器也在不断迭代进化，努力识别越来越接近真实的假图片。通过二者对抗学习，最终生成器生成的假图片越来越像真实图片，而判别器越来越能区分和真实图片很接近的假图片。
对抗样本是机器学习领域中的重要议题，旨在通过精心设计的输入，使模型产生错误的预测。廖方舟在NIPS 2017对抗样本攻防赛中提出的方法，展示了如何有效生成和抵御对抗样本。对抗样本的生成涉及对输入数据进行微小的修改，使得模型预测结果发生显著变化，而这些修改在视觉上难以察觉。
人工智能都包括哪些方面
人工智能涵盖基础技术层、感知认知层、应用技术层、交叉融合与前沿方向等方面。基础技术层包含机器学习和深度学习。
感知能力：人工智能系统能够通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官模拟人类的感知过程，从而获取和识别环境中的信息和数据。 学习能力：通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够自主从数据中吸取知识，不断优化和提升自身的性能，以适应新的环境和任务。
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。下面，我们就每个细分领域，从概述和技术原理角度稍微做一下展开，供大家拓展一下知识。
人工智能数学基础：包括概率论、统计学、线性代数等，为AI算法提供数学支撑。优化理论学习方法：研究如何更有效地寻找最优解，提升算法性能。机器学习理论：涵盖监督学习、无监督学习等，是AI技术的重要组成部分。共性技术研究方向：智能感知技术：使机器能够像人一样感知环境，如触觉、视觉等。
智能体系主要包括以下几个：人工智能体系 人工智能体系是智能体系的核心，它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。人工智能体系通过模拟人类的智能行为，实现智能决策、智能感知、智能控制等功能。智能制造体系 智能制造体系是智能化生产的实现基础。
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