Генеративни модели
Генеративни модели от гаусови смеси до автоенкодери, VAE, GAN, дифузия и Stable Diffusion, оценка и deepfakes.
15 урока · около 345 минIOAIНужно: Вероятности и статистика, Обучение без учител, Невронни мрежи от нулата, Трансформъри и големи езикови модели
Първо завърши: Гаусови смеси
- 1
Какво е генеративен модел
Да научиш разпределението на данните и да теглиш нови примери
20 мин Заключен
- 2
Автоенкодери
Компресия през тясно гърло, връзката с PCA и откриване на аномалии
30 мин Заключен
- 3
Автоенкодери за премахване на шум
Вход с шум, цел без шум
20 мин Заключен
- 4
VAE и GAN
Латентно пространство, вариационни автоенкодери и състезаващи се мрежи
30 мин Заключен
- 5
VAE отблизо
Трикът с репараметризацията и двете части на загубата
20 мин Заключен
- 6
Латентното пространство
Интерполация, аритметика и посоки със смисъл
20 мин Заключен
- 7
Обучение на GAN
Генератор срещу дискриминатор, с играчка в NumPy
20 мин Заключен
- 8
Условни генеративни модели
„Нарисувай цифрата 7“: генериране при зададено условие
20 мин Заключен
- 9
Дифузионни модели
Постепенно добавяне и премахване на шум: идеята зад генераторите на изображения
30 мин Заключен
- 10
Дифузия стъпка по стъпка
Шум напред, научено премахване назад: двумерен пример
20 мин Заключен
- 11
Как работи Stable Diffusion
Дифузия в латентно пространство, условие от текст
20 мин Заключен
- 12
Генериране на текст
Авторегресия, лъчево търсене и повторения
20 мин Заключен
- 13
Оценка на генеративни модели
Качество и разнообразие: FID и неговите граници
20 мин Заключен
- 14
Deepfakes и как се разпознават
Фалшиви лица, гласове и видео: признаци, детектори и водни знаци
20 мин Заключен
- 15
Проект: генератор на цифри
Сравняваме три генеративни модела върху цифри 8×8
35 мин Заключен
Изпит на курса
Отключва се, когато завършиш всички уроци.