目录
生成式对抗网络:GAN, Generative Adversarial Network
GAN的变种:WGAN、InfoGAN、f-GANs、BiGAN、DCGAN、IRGAN
01 初识GANs
(1)基本思想和训练过程
(2)GANs的值函数
(3)GANs如何避开大量概率推断计算
(4)GAN在实际训练中会碰到什么问题
02 WGAN:抓住低维的幽灵
(1)GANs的陷阱:原GANs中存在的哪些问题制约模型训练效果
(2)破解武器:WGAN针对前面问题做了哪些改进?Wasserstein距离?
(3)WGAN之道:怎么具体应用Wasserstein距离实现WGAN算法
03 DCGAN:当GANs遇上卷积
04 ALI:包揽推断业务
生成网络和推断网络的融合
05 IRGAN:生成离散样本
用GAN产生负样本
06 SeqGAN:生成文本序列
(1)如何构建生成器,生成文字组成的序列来表示句子
(2)训练序列生成器的优化目标是什么?GANs框架下有何不同?
(3)有了生成器的优化目标,怎样求解它对生成器参数的梯度?