conditional generation
时间: 2023-04-27 17:06:02 浏览: 91
条件生成是指根据给定的条件或上下文,生成符合条件的文本、图像或其他数据的技术。这种技术在自然语言处理、计算机视觉等领域有广泛的应用,可以用于自动摘要、机器翻译、图像生成等任务。常见的条件包括输入的文本、图像、音频等,以及上下文信息、语境等。
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conditional generation by
GAN是生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的缩写,是一种用于生成新样本的机器学习模型。在条件生成GAN中,生成器通过输入一个条件(condition)来生成与该条件相关的样本。条件可以是任何形式的信息,例如文字、图像或其他特征。
在有监督的条件生成GAN中,生成器和判别器都接收一个条件作为输入。生成器通过学习从条件到样本的映射关系,生成与条件相关的样本。判别器则通过学习区分真实样本和生成样本的能力来提供反馈。这种方法可以用于生成与给定条件相关的样本,如根据给定的文字描述生成图像。
在无监督的条件生成GAN中,生成器只接收一个随机向量作为输入,而判别器则同时接收条件和样本。生成器通过学习将随机向量映射到与条件相关的样本空间中,从而生成与条件匹配的样本。判别器则通过学习判断生成样本与条件是否匹配来提供反馈。这种方法可以用于生成与给定条件匹配的样本,如根据给定的标签生成图像。
总结起来,条件生成GAN是一种用于生成与给定条件相关的样本的机器学习模型。它可以通过有监督或无监督的方式进行训练,生成与给定条件匹配的样本。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2020李宏毅机器学习笔记——26.Conditional Generation by GAN(条件生成—GAN)](https://blog.csdn.net/weixin_44790306/article/details/120097305)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
罗列以下BART预训练模型的公式
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)是一种基于Transformer结构的预训练语言模型,其公式包括:
1. Encoder层公式:
$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(head_1,...,head_h)W^O$$
$$head_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)$$
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$$
其中,$Q,K,V$分别为Query、Key和Value矩阵,$W_i^Q,W_i^K,W_i^V$为对应的权重矩阵,$head_i$表示第$i$个头部的输出,$W^O$为输出矩阵。
2. Decoder层公式:
与Encoder层的公式类似,但在计算$head_i$时加入了Mask操作,用于屏蔽未来的信息。
3. BART模型公式:
BART模型包含Encoder和Decoder两个部分,其中Encoder使用的是Masked Language Modeling(MLM)任务,Decoder使用的是Conditional Generation任务(CG),其公式如下:
$$\text{CG}(x_{1:T}|y_{1:t})=\prod_{i=1}^{T}\text{P}(x_i|x_{<i},y_{1:t})$$
其中,$x_{1:T}$表示待生成的文本,$y_{1:t}$表示已知的文本,$\text{P}(x_i|x_{<i},y_{1:t})$表示生成下一个单词$x_i$的概率。
4. BART训练公式:
BART模型训练时使用的是对抗生成网络(GAN),其生成器G和判别器D的训练公式如下:
$$\min_G\max_D\text{E}_{x\sim P_{\text{data}}}[D(x)]+\text{E}_{z\sim P_{\text{noise}}}[1-D(G(z))]$$
其中,$P_{\text{data}}$表示真实数据的分布,$P_{\text{noise}}$表示噪声的分布。训练过程中,生成器G的目标是最大化判别器D判别生成的文本为真实数据的概率,而判别器D的目标是最小化生成器G生成的文本与真实数据之间的差异。