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【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程】Deep Generative Model（Part I and Part II）

文章目录

    • PixelRNN
      • 推广到图像-创造宝可梦
    • VAE（Variational Autoencoder）
      • Why VAE？（noise）
      • 直观的解释
      • 数学解释：预测出这个分布 P ( x ) P(x) P(x) ,图片也不过是高维空间中的一个点，例如20x20的图像，= 400维空间的一个点
      • Conditional VAE
      • Problems of VAE
    • GAN

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一个文字版复述-李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

有一篇很好的博客
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PixelRNN

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推广到语音领域
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推广到图像-创造宝可梦

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Tips:创造的图像很灰（RGB值比较相近，换种方法：直接产生颜色，用聚类找出167种颜色）
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实验结果：很有创造性，很难评估
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VAE（Variational Autoencoder）

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跟Auto-encoder 很像，中间要做些改变
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实验结果

条件控制生成 每一维的作用
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控制dimension，产生不同的东西


VAE ”写诗“?
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Why VAE？（noise）

直观的解释

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数学解释：预测出这个分布 P ( x ) P(x) P(x) ,图片也不过是高维空间中的一个点，例如20x20的图像，= 400维空间的一个点

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以下没听懂…
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Conditional VAE


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Problems of VAE

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GAN

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如何训练？
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一些参考：
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