08b GANs

Warning

🚧 Երկու դասախոսության սլայդերը պատրաստ են (L23b, L23c)։ Տեսանյութերը դեռ չեն ձայնագրվել։ Այս գլխում գործնական և տնային աշխատանք չկա։

🎲 Random

TBD

📚 Նյութը

Երկու դասախոսություն (սլայդերը ml/ch8b_gans/ պանակում)։ Գլուխը գեներատիվ շղթայի միջին օղակն է․ L22 (AE) → L23 (VAE) → L23b/L23c (GAN) → L27-L31 (diffusion)։

  • L23b — Generative Adversarial Networks: generator-ի և discriminator-ի խաղը, minimax ֆունկցիան, օպտիմալ discriminator-ը և Jensen-Shannon-ի կապը, non-saturating loss-ը, և ինչու է GAN-ի սովորեցումն այդքան անկայուն (mode collapse, non-convergence)։ PDF
  • L23c — GANs in practice: conditional GAN-եր, latent տարածության հարթությունը և արիթմետիկան, pix2pix և CycleGAN, progressive growing և StyleGAN, ու գեներատիվ մոդելների գնահատումը (FID, precision/recall)։ PDF

Երկու դասերի բոլոր անկայունության պնդումները չափված են սեփական GAN-ի վրա, որը սովորեցվել է լոկալ նույն 8×8 թվանշանների վրա, ինչ diffusion-ի գլուխը (py_src/gan_digits.py, py_src/cgan_digits.py)․ discriminator-ի ճշտությունը հասնում է 0.92-ի, mode collapse-ը տեսանելի է 500-րդ քայլին, իսկ վերջում գեներացված «8»-երը իրականի 62%-ն են։

Հիմնական հոդվածները

Հոդված Ինչի մասին է
Goodfellow et al. 2014 սկզբնական GAN-ը
Radford et al. 2015 (DCGAN) ինչն է իրականում աշխատեցնում
Mirza & Osindero 2014 (cGAN) պայմանական գեներացիա
Isola et al. 2017 (pix2pix) պատկեր → պատկեր
Zhu et al. 2017 (CycleGAN) առանց զույգված տվյալների
Karras et al. 2019 (StyleGAN) ֆոտոռեալիզմ
Sajjadi et al. 2018 precision/recall գեներատիվ մոդելների համար