Лекция №13 “Генеративные модели“

Тринадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС262 шестого потока обучения. Преподаватель: Любовь Антюфриева Дата: 00:00 Заставка 00:44 Классические генеративные алгоритмы 01:07 Задача генерации 02:30 Простейший пример: генерация объектов из нормального распределения 04:37 Генеративные алгоритмы, основанные на глубоком обучении 05:18 Введение в генеративно-состязательные нейронные сети GAN 05:46 Вход модели (latent space) 07:47 Наивный подход в решении задачи генерации 11:59 Дискриминатор 13:40 Generative adversarial network (GAN) 30:40 DCGAN — Генерация изображений 36:38 Тонкости обучения GANов 41:52 Метрики генерации 55:50 cGAN — GAN с условием 57:55 Модификации GAN 59:14 Диффузионные модели 01:00:51 Прямой диффузионный процесс 01:08:07 Обратный диффузионный процесс 01:10:58 Процесс генерации 01:12:24 Denoising U-Net 01:20:10 Реализация прямого и обратного диффузионного процесса 01:25:13 Обучение диффузионных моделей 01:31:33 Диффузия в латентном пространстве 01:36:02 Библиотека diffusers Материалы лекции: Открыть в Colab: Открыть в HTML-формате: