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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、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機和Email,保障培訓(xùn)效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

人工智能前沿：對抗式生成網(wǎng)絡(luò)GAN培訓(xùn)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