План на курса

Въведение

GAN и вариационни автоенкодери

    Какво е GAN? Какво представляват вариационните автоенкодери? Архитектура на GAN и вариационни автоенкодери

Подготовка на средата за разработка

    Инсталиране и конфигуриране TensorFlow

Генеративни модели

    Данни за вземане на проби Работа с Bayes Classifier и Gaussian mix model

Вариационни автоенкодери

    Параметризиране и повторно параметризиране с невронни мрежи Намиране на намаляване на размерността Визуализиране на латентно пространство

GANs

    Прилагане на обратно разпространение Работа с функции за загуба Обучение на модел на класификатор Генериране на нови данни

Разширени GAN

    Работа с условен GAN Работа с дълбоко конволюционен GAN Работа с прогресивен GAN

Обобщение и заключение

Изисквания

  • Python опит в програмирането

Публика

  • Учени по данни
  14 Hours
 

Брой участници


Започва

Свършва


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Свързани Kурсове

Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

  21 Hours

Свързани Kатегории