1.1w+
社区成员
AI 顶级国际会议 IJCAI 斯坦福大学PH.D Aditya Grover报告深度生成模型Deep Generative Model下载
生成模型是图模型与概率编程语言中概率推理的核心范例，最近由于神经网络在参数化方面的改进、以及基于梯度随机优化方面的进展，使得可以对高维数据进行跨模态建模。
本教程的前半部分，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论堂前领域面临的挑战，并展望未来的研究方向。
目录
第一部分：
生成模型的动机，以及与判别模型的对比
生成模型的定义、特征、估计密度、模拟数据、学习表示
传统生成模型方法，以及深度网络在
相关下载链接：//download.csdn.net/download/wen_fei/10564280?utm_source=bbsseo
本教程的前半部分，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论堂前领域面临的挑战，并展望未来的研究方向。
目录
第一部分：
生成模型的动机，以及与判别模型的对比
生成模型的定义、特征、估计密度、模拟数据、学习表示
传统生成模型方法，以及深度网络在
相关下载链接：//download.csdn.net/download/wen_fei/10564280?utm_source=bbsseo
...全文
请发表友善的回复…
发表回复