人工智能前沿:對抗式生成網絡GAN培訓課程,人工智能前沿咨詢
培訓目標 | |
結合實際應用舉例和和業界趨勢分析 主題內容1. GAN 入門 - Generative Models- Latent Factors- Generative Models2. GAN 原理- Discrimination and Generator- Training GAN- JS-Divergence- Problems with GAN3. f-GAN 模型 - GAN 模型的同一框架- Fenchel Conjugate- f-Divergence- Trainning: double loop vs single loop- 多種 divergenc 函數4. Wasserstein GAN - WGAN- Problem with JS-Divergence- Mode Collapse- Earth-Mover Distance - WGAN5. SimGAN 逼真圖像的生成- SimGAN 架構- SimGAN 的 Loss 函數- 利用對抗歷史- 利用 local adversarial loss6. InfoGAN - 可解釋表示的 GAN- 潛因子與表象的互信息- 現有 GAN 和 Domain 之間的矛盾- 用無監督學習發現可解釋的潛因子- 帶互信息正則項的 loss 函數- 實現:用變分法進行訓練- 效果7. GAN for NLP- GAN在 NLP 中應用的困難- Neural Response Generation via GAN |
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