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《Generative Adversarial Nets》论文精读

#论文精读《Generative Adversarial Nets》 导言：生成模型是目前爆火的一个研究方向，据Microsoft对于ChatGPT-4的研究称“ChatGPT-4可以看成是通用型人工智能(AGI)的早期版本；其独特的推理能力和理解语义能力迅速在全球掀起了大模型研究的一股热潮。不仅仅 ......
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GPT模型: Generative Pre-training 生成式无监督预训练

GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili ELMo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的，不一定符合我们特定的任务，是一种双向的特征提取。 OpenAI GPT: 通过transformer decoder学习出来一个语言模型，不是固 ......
Pre-training Generative training 模型 GPT

Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探

一、Transformer模型 2017年，Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。 ......
Pre-trained Transformer Generative 模型 trained

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念，以及其内部各个模块的主要思想，可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。 ......
Flow-based Generative 机器 Models based
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