CS 182: Lecture 19: Part 3: GANs

CS 182: Lecture 20: Part 1: Adversarial Examples

Поймите математику и теорию GAN примерно за 10 минут

CS 182: Lecture 21: Part 1: Meta-Learning

Soheil Kolouri - Wasserstein Embeddings in the Deep Learning Era

WGANs: A stable alternative to traditional GANs || Wasserstein GAN

Что такое нормализующие потоки?

247 - Conditional GANs and their applications

WGAN implementation from scratch (with gradient penalty)

The Wasserstein Metric a.k.a Earth Mover's Distance: A Quick and Convenient Introduction

Estimating the Wasserstein Metric - Jonathan Niles-Weed

Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

CS 182: Lecture 19: Part 2: GANs

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

A Friendly Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Математика, лежащая в основе генеративно-состязательных сетей, объяснена наглядно!

Generative Adversarial Networks - FUTURISTIC & FUN AI !

Shape Analysis (Lecture 19): Optimal transport

Building our first simple GAN

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?