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Baixar "MIT 6.S191 (2022): Deep Generative Modeling"

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Intro
1:43
Supervised vs unsupervised learning Supervised Learning Unsupervised Learning
3:09
Generative modeling Goal Take as input training samples from some distribution and learn a model that represents that distribution
5:02
Why generative models? Debiasing
6:36
Why generative models? Outlier detection
7:42
What is a latent variable?
9:26
Autoencoders: background
12:58
Dimensionality of latent space reconstruction quality
13:31
Autoencoders for representation learning
14:14
Traditional autoencoders
14:56
VAEs: key difference with traditional autoencoder
16:36
VAE optimization
22:10
Intuition on regularization and the Normal prior
27:14
Reparametrizing the sampling layer
32:19
Why latent variable models? Debiasing
35:47
Generative Adversarial Networks (GANs)
36:56
Intuition behind GANS
40:21
Training GANs: loss function
46:28
GANs for image synthesis: latest results
48:12
Applications of paired translation
48:56
Paired translation: coloring from edges
50:51
Distribution transformations GANG
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MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 4 Deep Generative Modeling Lecturer: Ava Soleimany January 2022 For all lectures, slides, and lab materials: http://introtodeeplearning.com/ Lecture Outline - coming soon! Subscribe to stay up to date with new deep learning lectures at MIT, or follow us @MITDeepLearning on Twitter and Instagram to stay fully-connected!!

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