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人工智能前沿:对抗式生成网络GAN    
469 次浏览  18 次
B. Miler
百度高级算法工程师
 
时间地点北京,上海,深圳根据报名开班
课程费用:5500元/人 详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    培训特色
    深入讲解 GAN 架构、设计和特点
    培训目标
    结合实际应用举例和和业界趋势分析
    既有 GAN 的案例,也有高层类库 Keras 的实践
    培训对象:对深度学习算法原理和应用感兴趣
    学员基础:具有一定编程(Python)基础和数学基础(线性代数、微积分、概率论)的技术人员,对深度学习模型,特别是生成式模型
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
    培训内容:2天
    主题
    内容
    1. GAN 入门 - Generative Models
    - Latent Factors
    - Generative Models
    2. GAN 原理
    - Discrimination and Generator
    - Training GAN
    - JS-Divergence
    - Problems with GAN
    3. f-GAN 模型 - GAN 模型的同一框架
    - Fenchel Conjugate
    - f-Divergence
    - Trainning: double loop vs single loop
    - 多种 divergenc 函数
    4. Wasserstein GAN - WGAN
    - Problem with JS-Divergence
    - Mode Collapse
    - Earth-Mover Distance
    - WGAN
    5. SimGAN 逼真图像的生成
    - SimGAN 架构
    - SimGAN 的 Loss 函数
    - 利用对抗历史
    - 利用 local adversarial loss
    6. InfoGAN - 可解释表示的 GAN
    - 潜因子与表象的互信息
    - 现有 GAN 和 Domain 之间的矛盾
    - 用无监督学习发现可解释的潜因子
    - 带互信息正则项的 loss 函数
    - 实现:用变分法进行训练
    - 效果
    7. GAN for NLP
    - GAN在 NLP 中应用的困难
    - Neural Response Generation via GAN
     
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