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伯克利《生成对抗网络》综述

地址:

https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/

主要由UC伯克利教授Pieter Abbeel主讲,他曾师从吴恩达,现任伯克利机器人学习实验室主任、伯克利人工智能研究(BAIR)实验室联合主任;covariant.ai联合创始人,总裁兼首席科学家、OpenAI顾问。

  • 隐式模型的动机和定义
  • 原始GAN (Goodfellow et al, 2014)
  • 评估指标: Parzen、Inception、Frechet
  • 一些理论: 贝叶斯最优判别器; Jensen-Shannon散度; 模式崩溃; 避免饱和
  • GAN进展 DCGAN (Radford et al, 2016) 改进GANs训练(Salimans et al, 2016) WGAN, WGAN- gp, Progressive GAN, SN-GAN, SAGAN BigGAN, BigGAN- deep, StyleGAN, StyleGAN-v2, VIB-GAN
  • 极具创造力的条件GAN
  • GANs与表征
  • GANs作为能量模型
  • GANs与最优传输,隐式似然模型,矩匹配?
  • 对抗性损失的其他用途:迁移学习等
  • GANs和模仿学习

摘录部分如下:

本文分享自微信公众号 - 机器学习与生成对抗网络(AI_bryant8),作者:bryant8

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-05-05

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