自发明以来,GAN一直被学术界和工业界的专家们誉为“深度学习中最重要的创新之一”,也被视为实现通用人工智能的重要基石。Facebook的人工智能研究主管Yann LeCun甚至表示,GAN及其变体是“过去来深度学习中最酷的想法”。
GAN的应用落地已非常广泛,包括图像生成(超分辨率)、语义分割、文字生成、数据增强、信息检索/排序、聊天机器人等,还有近期席卷B站的AI视频换脸技术,因此GAN成为了更多准研究生的研究方向。
但学GAN网络,如果想要在算法上有所创新,那就一定要理解并掌握GAN领域的经典Paper,我推荐GAN领域的基石论文——原生 GAN 。
原生 GAN , , NIPS
《 Generative Adversarial Nets 》—— GAN 系列的奠基性论文
使得图像/视频的智能生成和编辑成为可能
论文介绍:
1. 提出了一个基于对抗的新生成式模型 GAN ;
2. 提出了 GAN 的价值函数和优化步骤,并进行相关理论证明;
3. 提出 GAN 目前存在的缺点和未来的改进方法
那问题来了,有同学说他看GAN论文时是这样的:
读论文的难点到底在哪里,我分析了一波:
1.重点难把握:动辄10多页的文字,看了半天找不出重点、关键点;
2.论文关系理不清:论文之间存在相互借鉴、引用,需要耗费大量的时间、精力才能理清,更何况大家阅历有限的情况下,根本就理不清;
3.公式图看不懂:公式复杂,步数过多,加大阅读理解难度,直接劝退新手;
4.无法复现论文代码:刚学python不久,python拓展c代码不会,编译问题不断,程序跑不起来,debugging....
5.坚持不下去:几乎以上任意一条就挺折磨人,如果你同时遇到上面三条困境,那就离放弃不远了。
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深度之眼·李老师
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·主要工作集中在图像风格转换、图像/视频增强、人脸修复、图像/视频质量评
价上,对GAN有着丰富的实践经验。
1套系统的方法论:3步走教你啃透论文、复现代码
Step1:深挖研究背景
提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。
Step2:死磕算法模型
老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。
Step3:讲透代码复现
通过 Noteb00k 可视化讲解函数流程与计算数据流,会在 Pycharm 中整合工程完成训练,讲解过程会从是什么,怎么做,为什么三个层面帮你全面消化算法内容,手把手教你实现工程项目。
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