Генеративные модели
ПревьюVAE, GAN, нормализующие потоки, диффузия — с выводами, а не с магией.
Начать первую темуКурс о том, как модели учатся порождать данные. Каждая тема — это вывод, интуиция и короткие проверки: сначала разбираемся, зачем нужна конструкция, потом выводим её и сразу проверяем понимание. Курс собирается по открытым конспектам семинара; полный текст заметок остаётся бесплатным.
Программа
1 из 15 тем доступно01Основы
- Что такое генеративное моделированиеВ плане
- Многомерные гауссианыВ плане
- Энтропия, кросс-энтропия и KLВ плане
- АвтокодировщикиВ плане
02Вариационные автокодировщики
- Латентные переменные и ELBOВ плане
- Трюк репараметризации ПрактикаДоступно
- β-VAE и VQ-VAEДополнительноВ плане
03Генеративно-состязательные сети
- GAN как игра двух сетейВ плане
- Wasserstein GAN и липшицевостьВ плане
04Нормализующие потоки
- Замена переменныхВ плане
05Диффузионные модели
- DDPM: прямой процессВ плане
- DDPM: обратный процесс и функция потерьВ плане
- Score matchingВ плане
- Латентная диффузияВ плане
06Оценка качества
- Fréchet Inception DistanceВ плане