【技术干货】生成对抗网络GAN|生成对抗网络的思想与训练|生成对抗网络的损失函数|深度学习进阶|深度学习入门|PyTprch深度学习

对理解原理很有帮助[未来有你_好耶]

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原理是这个原理，但是感觉根本实现不了，就损失函数那块就一直看不太懂

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【公开课课件&代码&数据加vx littlebird_0228】 吐血公开[星星眼]一听就懂的生成对抗网络来啦！封班倒计时限时公开，伙伴们抓紧时间领取课件！ 本课程节选自《PyTorch深度学习实战》课程Part 7《生成模型与对抗思想》与Part 8 《表征学习与自动编码器》，两个Part的完整目录如下： Part 7 生成模型与对抗思想 1 生成对抗网络GAN的原理与损失函数 2 从0复现生成对抗网络架构 3 对抗架构 - 判别器的反向传播 4 对抗架构 - 生成器的反向传播 5 生成对抗网络的训练 6 深度卷积生成对抗网络DCGAN原理与架构复现 7 卷积神经网络遇见对抗网络 8 反卷积与转置卷积在对抗网络中的应用 9 条件生成对抗网络cGAN 10 信息最大化对抗网络infoGAN 11 分块对抗网络PatchGAN 12 用于图像分割的对抗网络 13 实现内嵌对抗网络的Pix2Pix架构 Part 8 表征学习与自动编码器 1 表征学习与生成模型 2 线性自动编码器Autoencoder 3 Autoencoder的损失函数与训练数据流 4 Encoder-Decoder结构拓展架构 5 深度卷积自动编码器DCED架构解析 6 降噪自动编码器数据流解析 7 稀疏自动编码器数据流解析 8 变分自动编码器VAE数据流解析 9 变分自动编码器VAE的反向传播与重参数化技巧 10 变分自东编码器的损失函数详解 11 有监督自动编码器Unet 12 从0复现Unet架构 13 实现内嵌Unet的Pix2Pix架构 祝学习愉快~!【完整课件&代码&数据加vx号 littlebird_0228，回复视频中的关键字即可获得公开课课件数据代码】

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讲的真好啊

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菜菜讲课真的很清楚 很喜欢

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这是第四期的吗

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求问视频中提到的论文是那一篇呀

第二集在第一集讲过了。

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讲的太清晰了

求课件

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讲的很清楚[脱单doge]

这个是第几期的课

upup，以后会讲transfomer吗

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判别器有标签得话，对抗网络到底是有监督还是无监督？

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up提到的新论文具体叫什么名字？

真实数据是真的难，之前做assignment都是自己现拍照，根本没有现成的数据，好多学姐学长都找家里帮忙弄的

老师讲得很清晰，还有后续吗？

啥时候抽奖

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