CS236 Deep Generative Models Lecture 1
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课程主页:https://deepgenerativemodels.github.io/
课件资料:https://github.com/Subhajit135/CS236_DGM,https://github.com/deepgenerativemodels/notes
视频地址:https://www.bilibili.com/video/av81625948?from=search&seid=4636291486683332935
这里回顾CS236 Lecture 1的课程内容,这一讲简单介绍了生成模型。
统计生成模型
统计生成模型是一个概率分布
- 数据:样本(例如卧室的图像)
- 先验知识:参数形式,损失函数,优化算法等等
该课程所介绍的深度生成模型主要靠数据驱动。
判别 VS 生成
判别模型生成条件概率
生成模型生成联合分布
因为判别模型需要给定
条件生成模型
给定
路线图和关键挑战
- 表示:如何对很多随机变量的联合分布建模
- 学习:如何比较概率分布
- 推导:如何反转生成过程
教学大纲
- Fully observed likelihood-based models
- Autoregressive
- Flow-based model
- Latent variable models
- Variational learning
- Inference amortization
- Variational autoencoder
- Implicit generative models
- Two sample tests, embeddings, F-divergences
- Generative Adversarial Networks
- Learn about algorithms, theory & applications
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