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人工智能前沿：对抗式生成网络GAN培训课程-

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曙海教学优势

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建立了良好的合作关系,合作企业30万+。

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培训目标

结合实际应用举例和和业界趋势分析
既有 GAN 的案例，也有高层类库 Keras 的实践

主题	内容
1. GAN 入门 - Generative Models	- Latent Factors - Generative Models
2. GAN 原理	- Discrimination and Generator - Training GAN - JS-Divergence - Problems with GAN
3. f-GAN 模型 - GAN 模型的同一框架	- Fenchel Conjugate - f-Divergence - Trainning: double loop vs single loop - 多种 divergenc 函数
4. Wasserstein GAN - WGAN	- Problem with JS-Divergence - Mode Collapse - Earth-Mover Distance - WGAN
5. SimGAN 逼真图像的生成	- SimGAN 架构 - SimGAN 的 Loss 函数 - 利用对抗历史 - 利用 local adversarial loss
6. InfoGAN - 可解释表示的 GAN	- 潜因子与表象的互信息 - 现有 GAN 和 Domain 之间的矛盾 - 用无监督学习发现可解释的潜因子 - 带互信息正则项的 loss 函数 - 实现：用变分法进行训练 - 效果
7. GAN for NLP	- GAN在 NLP 中应用的困难 - Neural Response Generation via GAN

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