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)
(Программа курса)
Строка 47: Строка 47:
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/lectures/lecture6/Isachenko2020DeepGenerativeModels6.pdf slides]
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/lectures/lecture6/Isachenko2020DeepGenerativeModels6.pdf slides]
| [https://youtu.be/8xzHeHJmXc4 video]
| [https://youtu.be/8xzHeHJmXc4 video]
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| lecture 7
 +
| 14.10
 +
| VampPrior. Posterior collapse (PixelVAE, VLAE). Decoder weakening. IWAE.
 +
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/lectures/lecture7/Isachenko2020DeepGenerativeModels7.pdf slides]
 +
| [https://youtu.be/tWQmomQpNEU video]
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| lecture 8
 +
| 21.10
 +
| Vanila GAN. Vanishing gradients, mode collapse. KL vs JSD. DCGAN. Wasserstein distance.
 +
| [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/lectures/lecture8/Isachenko2020DeepGenerativeModels8.pdf slides]
 +
| [https://youtu.be/0ma4ZgnwC0M video]
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|}
|}

Версия 12:15, 21 октября 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, i-RevNet). slides video
lecture 5 30.09 Flow models (Glow, Flow++). Flows in VAE. Autoregressive flows (IAF). slides video
lecture 6 07.10 Autoregressive flows (IAF, MAF, Parallel WaveNet). ELBO surgery. slides video
lecture 7 14.10 VampPrior. Posterior collapse (PixelVAE, VLAE). Decoder weakening. IWAE. slides video
lecture 8 21.10 Vanila GAN. Vanishing gradients, mode collapse. KL vs JSD. DCGAN. Wasserstein distance. slides video

Домашние задания

Тема Ссылка Дедлайн
homework 1 Autoregressive models. link 28.09
homework 2 Latent variable models. Flows. link 12.10
homework 3 Autoregressive flows. Flows in VAE. link 26.10

|}

Полезные ссылки

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

Видеолекции: link

Отзывы о курсе: link

Репозиторий курса на github: link

Личные инструменты