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【導讀】來自加州大學圣地亞哥分校《計算機視覺中的領域自適應》中生成式對抗網絡GAN介紹

【導讀】Pieter Abbeel 是加州大學伯克利分校的教授，伯克利機器人學習實驗室的主任，其新開課程CS294深度無監督學習包含兩個領域，分別是生成模型和自監督學習。這個15周的課程包含視頻PPT能資源，有助于讀者對深度學習無監督的理解。最新一期是生成式對抗網絡Generative Adversarial Networks的課程，共有257頁ppt，包括GAN, DC GAN, ImprovedGAN, WGAN, WGAN-GP, Progr.GAN, SN-GAN, SAGAN, BigGAN(-Deep), StyleGAN-v1,2, VIB-GAN, GANs as Energy Models，非常值得關注！

目錄內容：

• 隱式模型的動機和定義
• 原始GAN (Goodfellow et al, 2014)
• 評估: Parzen、Inception、Frechet
• 一些理論: 貝葉斯最優鑒別器; Jensen-Shannon散度; 模式崩潰; 避免飽和
• GAN進展
• DC GAN (Radford et al, 2016)
• 改進GANs訓練(Salimans et al, 2016)
• WGAN, WGAN- gp, Progressive GAN, SN-GAN, SAGAN
• BigGAN, BigGAN- deep, StyleGAN, StyleGAN-v2, VIB-GAN
• 創意條件GAN
• GANs與申述
• GANs作為能量模型
• GANs與最優傳輸，隱式似然模型，矩匹配
• 對抗性損失的其他用途:轉移學習、公平
• GANs和模仿學習

本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術，重點是有監督和無監督的深度學習、嵌入方法、度量學習、卷積網和遞歸網，并應用于計算機視覺、自然語言理解和語音識別。

第五講：

第六講：

第七講：