GAN专题代码实践

本课程是与「GAN专题论文研读」系列课程配套的代码实践课。(课时:6小时51分钟 课程:7节)

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    课程资料

    GAN 专题论文研读paper list

    课程背景

    本系列课程是 GAN专题论文研读“系列课程 的代码复现,GAN系列课程涉及>30篇经典论文;每个经典模型均会有代码复现与分析讲解;覆盖范围广泛,包括:

    • 原理介绍&代码实训!
    • 理论基础&实际应用!
    • 计算机视觉&文本处理!
    • 机器学习顶会&CV顶会!
    • 2014的提出之初 → 2018的当下最新!

    代码讲解由助教讲师从数据准备,基础代码讲解,和实验结果分析来入手;作业设计形式多样,从论文理解,关键公式推导,代码实现,Benchmark结果复现等多个维度巩固论文学习成果。从GAN的诞生之初讲起,全方位覆盖,介绍每个类别的代表性论文,复现经典模型,跟大家一起逐步梳理清楚GAN的发展脉络!

    2014年,深度学习三巨头之一Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)这一概念,刚开始并没有引起轰动,直到2016年,学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发,多篇重磅论文陆续发表,Lecun形容GANs——「adversarial training is the coolest thing since sliced bread」。2016年12月NIPS大会上,Goodfellow做了关于GANs的专题报告,使得GANs成为了当今最热门的研究领域之一。此系列课程主要围绕如今深度学习界的明星——生成对抗网络的论文进行代码复现。

    点击图片学习《GAN专题论文研读》

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