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百面机器学习总结笔记（第十三章 生成对抗网络）

分类: 文章 • 2022-10-21 00:22:54

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

场景描述
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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
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GANs值函数百面机器学习总结笔记（第十三章 生成对抗网络）

分析与解答
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GANs如何避开大量概率推断计算

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分析与解答
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问题4 GANs在实际训练中会遇到什么问题？

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分析与解答
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WGAN：抓住低维的幽灵

场景描述
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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？
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问题2 **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
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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
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DCGAN：当GANs遇上卷积

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问题 在生成器和判别器中应该怎样设计深层卷积结构？
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ALI ：包揽推断任务

场景描述
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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
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IRGAN：生成离散样本

场景描述

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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
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SeqGAN：生成文本序列

场景描述
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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
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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
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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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