从头开始掌握 GAN：实现 11 个改变游戏规则的模型

从理论到应用：使用 PyTorch 亲手掌握 GAN 的终极初学者指南

学习内容：

– 生成对抗网络 (GAN) 的工作原理

– 使用 PyTorch 从头开始实现 GAN

– 深入分析 GAN：打开黑匣子

– 有影响力的研究论文评论

课程内容主题：

– 无监督机器学习

– 数据科学

– 发展

课程要求：

– 基本编程知识

– 机器学习基本知识

课程详细描述：

– **课程优势**：

– 动手 PyTorch 实现：使用实用的 PyTorch 教程从头构建 GAN。

– 回顾 11 篇关键论文：理解和实现开创性的 GAN 模型，从原始架构到尖端变体。

– 掌握 GAN 损失变体：使用 vanilla GAN、LSGAN、WGAN、WGAN-GP 和特征匹配损失函数实现和训练模型，解决现实挑战。

– **学习目标**：

– 使用 PyTorch 从头实现 GAN。

– 训练和评估 ALI、LSGAN、WGAN、WGAN-GP、Pix2Pix 和 CycleGAN 等模型，应对现实挑战。

– 掌握对抗训练技巧。

– 应用 GAN 解决现实世界的 AI 挑战。

– **适用人群**：

– 工程师和程序员

– 学生和研究人员

– 企业家、首席执行官和首席技术官

– 机器学习爱好者

– **课程亮点**：

– 深入解析 11 篇有影响力的 GAN 研究论文，从基础到进阶模型逐步构建。

– 覆盖多种 GAN 变体（如 WGAN、CycleGAN 等），掌握不同损失函数的实现方法。

– 通过实战项目提升对抗训练技巧，应用于图像生成、风格迁移等实际场景。

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