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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機(jī)會。

對抗式生成網(wǎng)絡(luò)GAN培訓(xùn)課程大綱

1. GAN 入門 Generative Models
Latent Factors
Generative Models
2. GAN 原理
Discrimination and Generator
Training GAN
JSDivergence
Problems with GAN
3. fGAN 模型 GAN 模型的同一框架
Fenchel Conjugate
fDivergence
Trainning: double loop vs single loop
多種 divergenc 函數(shù)
4. Wasserstein GAN WGAN
Problem with JSDivergence
Mode Collapse
EarthMover Distance
WGAN
5. SimGAN 逼真圖像的生成
SimGAN 架構(gòu)
SimGAN 的 Loss 函數(shù)
利用對抗歷史
利用 local adversarial loss
6. InfoGAN 可解釋表示的 GAN
潛因子與表象的互信息
現(xiàn)有 GAN 和 Domain 之間的矛盾
用無監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)可解釋的潛因子
帶互信息正則項的 loss 函數(shù)
實現(xiàn)：用變分法進(jìn)行訓(xùn)練
效果
7. GAN for NLP
GAN在 NLP 中應(yīng)用的困難
Neural Response Generation via GAN