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在研讨会上发表一篇论文:20 分钟演示 + 10 分钟讨论和 QA
完成最终项目和项目演示
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Week 1:深度生成模型简介
Week 2:建模图像先验、变分自编码器(VAE)
Week 3:归一化流、自回归(AR)模型
Week 4:自回归(AR)模型、AR 和分词器(tokenizer)
Week 5:AR 和扩散、生成对抗网络(GAN)
Week 6:扩散领域的 GAN
Week 7:基于能量的模型、分数匹配和扩散模型
Week 8:扩散模型、去噪后的扩散
Week 9:离散扩散、流匹配 1
Week 10:流匹配 2、CMU 助理教授朱俊彦讲座《确保生成模型的数据所有权》(Ensuring Data Ownership in Generative Models)
地址:https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec1_intro.pdf
地址:https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec2_vae.pdf
地址:https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec3_ar.pdf
地址:https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec4_gan.pdf
地址:https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec5_diffusion.pdf
以上就是教授何恺明在MIT的第二门课——《深度生成模型》,讲座PPT陆续已出的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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