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七月在线_ 生成对抗网络 5.00
分    类 大数据/机器学习 机器学习/数据分析
难    易 入门
时    间 2017-11-29
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5.0分/2人

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课程资料详情

七月在线_ 生成对抗网络

近两年,GAN热潮席卷AI领域顶级会议,很多高质量论文被发表和探讨,在很多场景下有应用。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。GAN能够有效解决建立自然性解释数据的生成难题,尤其是对于生成高维数据,GAN所采用的神经网络结构不限制生成维度,极大的扩展了生成数据样本的范围。本课程涵盖了GAN的多种应用,包括图像生成,图像到图像变换(从手绘简图生成图像),文本生成(唐诗生成),人脸生成,商品款式生成与变换,gan在聊天机器人里的应用等。

课程特色1)由浅及深,透彻讲解GAN背后的原理2)涵盖从经典DCGAN到BEGAN等多种生成对抗网络,熟悉多重套路3)从理论到实战,全方位展示tensorflow代码完成生成对抗网络

第1课 生成对抗网络基本原理

知识点1:机器学习中的生成模型与判别模型

知识点2:生成对抗模型:警察与小偷的故事

知识点3:GAN背后的原理:从KL散度说起


第2课 多种多样的GAN

知识点1:GAN训练不稳定及collapse mode问题

知识点2:Wasserstein距离与KL/JS散度

知识点3:WGAN原理

知识点4:基于WGAN生成人脸案例


第3课 基于能量的GAN

知识点1:从原始GAN到EBGAN

知识点2:来自google的BEGAN图像生成


第4课 GAN实战

实战项目:DCGAN(深层卷积对抗网络)生成手写数字图片

实战项目:google的BEGAN完成人脸自动生成

实战项目:text-to-image:让计算机学会读文字进行画画


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  • Lyle*****

    未评价,系统默认好评!

  • qq77*****

    太超值了,生了最起码200块。很好

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