Порождающие модели (теория и практика, Р.В. Исаченко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2020
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 27: | Строка 27: | ||
| [https://youtu.be/y1csC6gkmxU video] | | [https://youtu.be/y1csC6gkmxU video] | ||
<!-- Конец занятия --> | <!-- Конец занятия --> | ||
- | + | |- <!-- Новое занятие --> | |
+ | | lecture 4 | ||
+ | | 23.09 | ||
+ | | Flow models (NICE, RealNVP, RevNet). | ||
+ | | [https://github.com/r-isachenko/2020-DGM-course/blob/master/lectures/lecture4/Isachenko2020DeepGenerativeModels4.pdf slides] | ||
+ | | [https://youtu.be/epFV2wNE6Kk video] | ||
+ | <!-- Конец занятия --> | ||
|} | |} | ||
Версия 09:22, 23 сентября 2020
Программа курса
№ | Дата | Тема | Слайды | Видео |
---|---|---|---|---|
lecture 1 | 02.09 | Logistics. Motivation. Autoregressive models (MADE, WaveNet, PicelCNN). | slides | video |
lecture 2 | 09.09 | Bayesian framework. Latent variable models. EM-algorithm. | slides | video |
lecture 3 | 16.09 | EM-algorithm. VAE. Mean field approximation. | slides | video |
lecture 4 | 23.09 | Flow models (NICE, RealNVP, RevNet). | slides | video |
Домашние задания
№ | Тема | Ссылка | Дедлайн |
---|---|---|---|
homework 1 | Autoregressive models. | link | 28.09 |
Полезные ссылки
Короткая ссылка на страницу: https://bit.ly/3i3N4G0
Видеолекции: link
Отзывы о курсе: link
Репозиторий курса на github: link