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2022 年 1 月 17 日 图与推荐


在近20年,GAN可以算是深度学习中最酷的想法。


而GAN的应用落地也已经非常广泛,包括图像生成(超分辨率)、语义分割、文字生成、数据增强、信息检索/排序、聊天机器人等,还有近期席卷B站的AI视频换脸技术,因此GAN成为了更多准研究生的研究方向。

原生GAN是Ian Goodfellow 发表的第一篇提出 GAN 的论文,是任何开始研究学习 GAN 都应该阅读学习的一篇论文。


它提出了 GAN 模型框架,讨论了非饱和的损失函数,然后对于最佳判别器(optimal discriminator)给出其导数,并进行证明;最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 数据集上进行了实验。


学完这GAN开山之作,那之后GAN系列的论文,你也可以快速理解和掌握了。


虽然网上有很多讲解原生GAN的文章和视频,及复现讲解。但自己复现总是会碰到很多的问题,如果跟随资深的GAN领域算法工程师,手把手教你一起复现,可以事半功倍。

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Step1:深挖研究背景 


提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。


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老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。


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