人工智能前沿：对抗式生成网络GAN培训课程
| 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 |
| 培训内容： |
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主题
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内容 |
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1. GAN 入门 - Generative Models
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- Latent Factors
- Generative Models |
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2. GAN 原理
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- Discrimination and Generator
- Training GAN
- JS-Divergence
- Problems with GAN |
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3. f-GAN 模型 - GAN 模型的同一框架
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- Fenchel Conjugate
- f-Divergence
- Trainning: double loop vs single loop
- 多种 divergenc 函数 |
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4. Wasserstein GAN - WGAN
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- Problem with JS-Divergence
- Mode Collapse
- Earth-Mover Distance
- WGAN |
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5. SimGAN 逼真图像的生成
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- SimGAN 架构
- SimGAN 的 Loss 函数
- 利用对抗历史
- 利用 local adversarial loss |
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6. InfoGAN - 可解释表示的 GAN
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- 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 |
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7. GAN for NLP
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- GAN在 NLP 中应用的困难
- Neural Response Generation via GAN |
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