百面机器学习总结笔记（第十三章 生成对抗网络）
百面机器学习总结笔记（第十三章 生成对抗网络）
- 百面机器学习总结笔记
- 第十三章 生成对抗网络
- 初识GANS的秘密
- GANs值函数
- GANs如何避开大量概率推断计算
- WGAN：抓住低维的幽灵
- DCGAN：当GANs遇上卷积
- ALI ：包揽推断任务
- IRGAN：生成离散样本
- SeqGAN：生成文本序列
- 问题2 训练序列生成器的优化目标通常是什么？GANs框架下有何不同？
百面机器学习总结笔记
第十三章 生成对抗网络
初识GANS的秘密
场景描述
知识点
MiniMax游戏 值函数（Value Function）JS距离（Jensen-Shannon Divergence）， 概率生成模型 优化饱和
问题1 简述GAN的基本思想和训练过程
GANs值函数
分析与解答
GANs如何避开大量概率推断计算
分析与解答
问题4 GANs在实际训练中会遇到什么问题？
分析与解答
WGAN：抓住低维的幽灵
场景描述
知识点
坍缩模式（Collapse Mode） Wasserstein距离 1-Lipschitz函数
问题1 GANs的陷阱：原GANs中存在的哪些问题制约模型训练效果？
问题2 破解武器：WGAN针对前面问题做了哪些改进？什么是Wasserstein距离？
分析与解答
问题3 WGAN之道：怎样具体应用Wasserstein距离实现WGAN算法？
分析与解答
DCGAN：当GANs遇上卷积
场景描述
问题 在生成器和判别器中应该怎样设计深层卷积结构？
分析与解答
ALI ：包揽推断任务
场景描述
知识点
概率推断 隐空间 Encoder/Decoder
问题 生成网络和推断网络的融合
IRGAN：生成离散样本
场景描述
知识点
离散样本 信息检索 负样本 策略梯度
问题 使用GAN产生负样本
分析与解答
SeqGAN：生成文本序列
场景描述
知识点
循环神经网络 LSTM/GRU 语言模型 奖励/长期奖励 策略梯度 动作值函数
问题1 如何构建生成器，生成文字组成的序列来表示句子？
分析与解答
问题2 训练序列生成器的优化目标通常是什么？GANs框架下有何不同？
分析与解答
问题3 有了生成器的优化目标，怎样求解它对生成器参数的梯度？
分析与解答
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