Sökning: "generativa modeller"

Visar resultat 6 - 10 av 59 uppsatser innehållade orden generativa modeller.

1. 6. Artificiell Intelligens inom Offentlig Sektor : Kritiska Framgångsfaktorer för Implementering

   Kandidat-uppsats, Luleå tekniska universitet/Institutionen för system- och rymdteknik

   Författare :Jonas Tollofsen; Farah Magami; [2023]
   Nyckelord :Artificial Intelligence; Critical Success Factors; Implementation; E-government; Public Sector; Artificiell Intelligens; Kritiska Framgångsfaktorer; Implementering; E-förvaltning; Offentlig sektor;

   Sammanfattning : AI har fått en ökad betydelse för både privat och offentlig sektor och har potentialen till att revolutionera våra samhällen och liv i större utsträckning än både industriella och digitala revolutionen. Trots detta så finns det en svårighet att framgångsrikt implementera AI inom den offentliga sektorn där mängden forskning och framgångar ligger bakom den privata sektorn. LÄS MER

3. 7. Exploring Normalizing Flow Modifications for Improved Model Expressivity

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Marcel Juschak; [2023]
   Nyckelord :Normalizing Flows; Motion Synthesis; Invertible Neural Networks; Glow; MoGlow; Maximum Likelihood Estimation; Generative models; normaliserande flöden; rörelsesyntes; inverterbara neurala nätverk; Glow; MoGlow; maximum likelihood-skattning generativa modeller;

   Sammanfattning : Normalizing flows represent a class of generative models that exhibit a number of attractive properties, but do not always achieve state-of-the-art performance when it comes to perceived naturalness of generated samples. To improve the quality of generated samples, this thesis examines methods to enhance the expressivity of discrete-time normalizing flow models and thus their ability to capture different aspects of the data. LÄS MER

4. 8. Evaluating Membership Inference Attacks on Synthetic Data Generated With Formal Privacy Guarantees

   Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Elliot Beskow; Erik Lindé; [2023]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : Synthetic data generation using generative machine learning has been increasinglypublicized as a new tool for data anonymization. It promises to offer privacy whilemaintaining the statistical properties of the original dataset. This study focuses on the riskswith synthetic data by looking mainly at two aspects: privacy and utility. LÄS MER

5. 9. Explainability to enhance creativity : A human-centered approach to prompt engineering and task allocation in text-to-image models for design purposes

   Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Luleå tekniska universitet/Institutionen för ekonomi, teknik, konst och samhälle

   Författare :Celina Burlin; [2023]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : As the power, utility, and prevalence of generative AI technologies continue to grow, the debate on whether and how designers should incorporate text-image models into the design process is gaining momentum. To ensure productivity, creativity, and human values, this project seeks to address design interaction and task allocation between designers, and generative AI models become essential. LÄS MER

7. 10. A study about Active Semi-Supervised Learning for Generative Models

   Master-uppsats, Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap

   Författare :Elisio Fernandes de Almeida Quintino; [2023]
   Nyckelord :Semi-Supervised Learning; Active Learning; Generative Models; Mixture Models; Semi-Övervakad Inlärning; Aktiv Inlärning; Generativa Modeller; Mixturmodeller;

   Sammanfattning : In many relevant scenarios, there is an imbalance between abundant unlabeled data and scarce labeled data to train predictive models. Semi-Supervised Learning and Active Learning are two distinct approaches to deal with this issue. LÄS MER