深度丨 Yoshua Bengio 得意门生详解机器学习生成对抗网络(含86页PPT)

简介:

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昨日,Open AI 宣布开源其新平台“宇宙”(Universe)。这家由伊隆·马斯克资助的非赢利性 AI 开源组织,在周一的上午搞了个大新闻,随后 Open AI 也在 NIPS 的会场展示了自己的成果。

Open AI 联合创始人Greg Brockman 在Twitter上说道,“宇宙这个AI 训练架构,是我们从Open AI建立之初就在计划着的”。可见 Open AI 对这个平台的重视。

而在当天,Open AI 科学家 Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 大会上分享了生成式对抗网络的研究成果,雷锋网(公众号:雷锋网)对其进行了整理。

Ian Goodfellow介绍:

现为 Open AI 科学家,此前为谷歌大脑团队高级研究员,大学期间师从 Yoshua Bengio 大神。

机器学习方法可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach),所学到的模型分别称为生成式模型(generative model)和判别式模型(discriminative model)。其中近两年来流行的生成式模型主要分为三种方法:

  • 生成对抗网络(GAN:Generative Adversarial Networks) 

  • 变分自编码器(VAE: Variational Autoencoders) 

  • 自回归模型(Autoregressive models) 

今天着重讲生成对抗网络(GAN:Generative Adversarial Networks) 

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本文作者:亚峰


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