这是Ian Goodfellow在NIPS 2016讲解生成对抗网络GANs的完整视频。Goodfellow被称作“GANs”之父,目前是OpenAI的研究科学家,此前是Google的高级研究科学家,Google大脑团队成员。也是深度学习领域的领军人物之一。
生成式对抗网络(GAN)是最近推出的一类生成模型,被设计用来产生真实的样本。这段讲解旨在让没有GAN经验的听众可以入门,或者帮助改进核心GAN算法。
- 介绍GANs的基础 - 如何应用GANs生成大尺寸图像 - 扩展GAN框架以接近最大似然 - 效果更好的改进模型架构 - 使用GANs的半监督学习 - 研究前沿:包括保证GAN游戏的融合 - 对抗学习的其他应用,如域适应和隐私
对生成式模型感兴趣的人。不管此前有没有了解过GANs,都值得一看。只是如果此前已经对GANs有所了解,这个讲解的第一部分将不那么有趣。