Порождающие модели (теория и практика, Р.В. Исаченко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2020

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Домашние задания)
Строка 46: Строка 46:
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/homeworks/homework1/hw1.ipynb link]
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/homeworks/homework1/hw1.ipynb link]
| 28.09
| 28.09
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| homework 2
 +
| Latent variable models. Flows.
 +
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/homeworks/homework2/hw2.ipynb link]
 +
| 12.10
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|}
|}
-
 
== Полезные ссылки ==
== Полезные ссылки ==

Версия 16:16, 28 сентября 2020


Программа курса

Дата Тема Слайды Видео
lecture 1 02.09 Logistics. Motivation. Autoregressive models (MADE, WaveNet, PicelCNN). slides video
lecture 2 09.09 Bayesian framework. Latent variable models. EM-algorithm. slides video
lecture 3 16.09 EM-algorithm. VAE. Mean field approximation. slides video
lecture 4 23.09 Flow models (NICE, RealNVP, RevNet). slides video


Домашние задания

Тема Ссылка Дедлайн
homework 1 Autoregressive models. link 28.09
homework 2 Latent variable models. Flows. link 12.10

Полезные ссылки

Короткая ссылка на страницу: https://bit.ly/3i3N4G0

Видеолекции: link

Отзывы о курсе: link

Репозиторий курса на github: link

Личные инструменты