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。
那原生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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深度之眼好评度超高李老师 结合自己工作及学习经验,并配合深度之眼教研团的打磨,总结出一条GAN基石论文的学习路径:
Step1:系统了解 GAN技术演化路径及发展历史
Step2:精讲GAN专题开山之作 —原生GAN
1套系统的方法论:2步走教你啃透FCN
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。
Step2:死磕算法模型
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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