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[2023年新版] MIT 深度学习导论 6.S191 第4讲:Deep Generative Modeling
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2023 年新版 麻省理工学院 深度学习导论 6.S191:第4讲 Deep Generative Modeling 讲师:Ava Amini 讲座大纲 0:00 - 简介 5:48 - 为什么要关心生成模型? 7:33 - 潜在变量模型 9:30 - 自动编码器 15:03 - 变分自动编码器 21:45 - 潜在分布的先验 28:16 - 重新参数化技巧 31:05 - 潜在扰动和解缠 36:37 - 使用 VAE 消除偏差 38:55 - 生成对抗网络 41:25 - GAN 背后的直觉 44:25 - 培训 GAN 50:07 - GANs:最新进展 50:55 - 在特定标签上调节 GAN 53:02 - 未配对翻译的循环 GAN 56:39 - VAEs 和 GANs 总结 57:17 - 抢先看扩散模型
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