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人工智能前沿:对抗式生成网络GAN    
B. Ma
百度高级算法工程师
报名课程   148 次浏览  11 次
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

 
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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