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生成式对抗网络入门篇（含公式推导与理论证明）.pdf

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：12.94M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    GANs:生成式对抗网络 GANser：刘少鹏
    GANs: Generative Adversarial Networks
    Outline • 生成模型 • 生成式对抗网络 • DCGANs
    判别模型和生成模型 • 判别模型：后验概率最大化 • 生成模型：联合概率最大化 • 对于(1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) • p(x,y) 为 • p(y|x) 为 1. 适合生成模型的任务： 图像生成，人机对话，机器翻译等； 2.典型的模型包括：朴素贝叶斯、LDA、 HMM 1. 适合判别模型的任务： 图像分类等； 2. 典型的模型包括：LR, SVM, CRF, Boosting, Decision tree
    生成模型目标
    生成模型数学基础
    生成模型的研究意义 • 使用复杂概率分布描述数据 • 学习高维数据的低维特征表示 • 无监督学习（包括半监督学习） • 多模态数据 • 实际生成任务（参考lan goodfellow NIPS 2016）
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