Лекция №14 “Генеративные модели“

Четырнадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС242 пятого потока обучения. Преподаватель: Артём Васильев Дата: 00:00 Начало 00:20 Классические генеративные алгоритмы 00:58 Простейший пример: генерация объектов из нормального распределения 05:03 Генеративные алгоритмы, основанные на глубоком обучении 07:36 Введение в генеративно-состязательные нейронные сети 07:54 Latent space 09:28 Наивный подход в решении задачи генерации 14:18 Дискриминатор 16:06 Generative adversarial network (GAN) 35:22 DCGAN — Генерация изображений 47:53 cGAN — GAN с условием 58:52 Тонкости обучения GANов 01:01:40 Диффузионные модели 01:06:36 Прямой диффузный процесс 01:08:41 Обратный диффузный процесс 01:12:36 Denoising U-Net 01:25:00 Реализация прямого и обратного диффузного процесса 01:36:20 Обучение диффузных моделей Материалы лекции: Открыть в Colab: