¿Cuáles son los buenos recursos para aprender sobre las redes de confrontación generativas?

Answer 1

Un buen comienzo sería ver estas charlas del inventor de GAN, Ian Goodfellow.

1. Ian Goodfellow, Investigador Científico de OpenAI nos lleva a través de Generative Adversarial Networks en AI With The Best en línea en la conferencia de desarrolladores en septiembre de 2016 [1].
2. Taller NIPS 2016 sobre entrenamiento publicitario – Ian Goodfellow – Introducción a GANs [2].

Ian goodfellow también publicó el tutorial de NIPS 2016 que dio, que se puede encontrar aquí [3]. Para citar el resumen.

Este informe resume el tutorial presentado por el autor en NIPS 2016 sobre redes adversas generativas (GAN). El tutorial describe: (1) Por qué el modelado generativo es un tema que vale la pena estudiar, (2) cómo funcionan los modelos generativos y cómo se comparan las GAN con otros modelos generativos, (3) los detalles de cómo funcionan las GAN, (4) las fronteras de investigación en las GAN y (5) modelos de imágenes de vanguardia que combinan GAN con otros métodos. Finalmente, el tutorial contiene tres ejercicios para que los lectores completen, y las soluciones para estos ejercicios.

Más allá de estos recursos recomendaría leer trabajos de investigación. Muchos investigadores de aprendizaje profundo utilizan Arxiv, recomiendo usar Arxiv Sanity (aunque tenga en cuenta que estos documentos no están revisados ​​por expertos). El aprendizaje automático y los subreddits de aprendizaje profundo son buenos para mantenerse al día con los nuevos desarrollos. Seguir a los investigadores de aprendizaje profundo en Twitter también es una buena manera de mantenerse al día.

Notas al pie

[1] Ian Goodfellow, investigador científico OpenAI: Redes adversas generativas (GAN) #AIWTB 2016

[2] Taller NIPS 2016 sobre entrenamiento publicitario – Ian Goodfellow – Introducción a GANs

[3] Redes de Publicidad Generativa.