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AIGC基础:AIGC概述:AIGC算法的数学基础
1AIGC算法概览
1.1AIGC算法的基本概念
AIGC,即ArtificialIntelligenceGeneratedContent(人工智能生成内容),是
指利用人工智能技术自动创建或生成的内容。这些算法的核心在于模仿人类的
创造过程,通过学习大量数据,理解和生成新的、具有创造性的内容。AIGC算
法可以基于不同的模型和框架,如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,
来生成文本、图像、音频、视频等多种形式的内容。
1.1.1深度学习模型示例:循环神经网络(RNN)
循环神经网络(RNN)是一种广泛应用于AIGC的深度学习模型,特别适合
处理序列数据,如文本和语音。下面是一个使用Python和Keras库构建的简单
RNN模型示例,用于文本生成:
#导入所需库
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layersimportDense,Activation,LSTM
fromkeras.optimizersimportRMSprop
importnumpyasnp
importrandom
importsys
#数据预处理
text=这里是示例文本,用于训练RNN模型。
chars=sorted(list(set(text)))
char_indices=dict((c,i)fori,cinenumerate(chars))
indices_char=dict((i,c)fori,cinenumerate(chars))
#构建模型
model=Sequential()
model.add(LSTM(128,input_shape=(50,len(chars))))
model.add(Dense(len(chars)))
model.add(Activation(softmax))
#编译模型
optimizer=RMSprop(lr=0.01)
pile(loss=categorical_crossentropy,optimizer=optimizer)
1
#训练模型
foriterationinrange(1,60):
print()
print(-*50)
print(Iteration,iteration)
model.fit(x,y,batch_size=128,epochs=1)
#生成文本
defsample(preds,temperature=1.0):
preds=np.asarray(preds).astype(float64)
preds=np.log(preds)/temperature
exp_preds=np.exp(preds)
preds=exp_preds/np.sum(exp_preds)
probas=np.random.multinomial(1,preds,1)
returnnp.argmax(probas)
generated=
seed=random.randint(0,len(text)-maxlen-1)
fordiversityin[0.2,0.5,1.0,1.2]:
print()
print(diversity:,diversity)
generated+=text[seed:seed+maxlen]
print(Generatingwithseed:+text[seed:seed+maxlen]+)
foriinrange(400):
x_pred=np.zeros((1,maxlen,len(chars)))
fort,charinenumerate(text[seed:seed+maxlen]):
x_pred[0,t,char_indices[char]]=1.
preds=model.predict(x_pred,verbose=0)[0]
next_index=sample(preds,divers
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