Семинар №8 Вариационный автоэнкодер и GAN скачать в хорошем качестве

Семинар №8 Вариационный автоэнкодер и GAN

00:00 Заставка 00:09 Autoencoder (Автокодировщик) 01:02 Генерация 01:21 Manifold (Многообразие) 02:24 Задача: избавиться от пустот в латентом пространстве 02:57 Вариационные автоэнкодеры (VAE) 04:47 VAE 05:26 Re-parametrization trick 06:40 Loss для latent 07:20 Loss 08:48 VAELoss in pytorch 10:06 Векторная арифметика 14:41 CAE (Conditional Autoencoder) 16:26 Как закодировать метки? 16:41 One-hot encoding 16:49 Embedding для меток 17:20 Реализация CAE 18:34 Проблемы VAE 19:25 Постановка задачи генерации 19:30 Random number generation 20:23 Моделирование распределения 20:46 Распределение данных 21:28 Моделирование распределения 21:47 Модель == генератор точек 22:44 Задача генерации 23:40 KL - дивергенцию можно рассчитать по данным 24:06 VAE 24:47 KL - ELBO 25:50 VAE 26:17 ELBO 27:34 GAN 27:44 Отказ от encoder 29:05 Loss = Discriminator = Критик 29:44 Loss для Discriminator-а 33:57 Обучение генератора 35:39 Гарантия сходимости 36:11 Adversarial ~= состязательные 36:58 Исчезновение градиента 37:17 Mode-collapsing 38:10 Поиск направлений в латентном пространстве 38:43 cGAN (Conditional Generative Adversarial Net)