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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

人工智能前沿：對抗式生成網絡GAN培訓大綱

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
4. Wasserstein GAN WGAN
Problem with JSDivergence
Mode Collapse
EarthMover Distance
WGAN
5. 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 loss
6. 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