Contents
Python、Theano 和 Tensorflow 的生成對抗網路 ( GAN,Generative Adversarial Network) 和變分自編碼器( VAE,Variational Autoencoders)
課程介紹影片
從這 8 小時的課程,你會學到
- 了解生成模型( generative models )的基本原理
- 在 Theano 和 Tensorflow 中建構一個變分自動編碼器( VAE )
- 在 Theano 和 Tensorflow 中建構一個 GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網路)
要求
- 知道如何在 Theano和/或 Tensorflow 中建立神經網路
- 機率學
- 多變數微積分
- Numpy 等等
課程說明
最近,變分自動編碼器( VAE )和 GAN 已成為深度學習和機器學習中最有趣的兩項發展。
深度學習先鋒 Yann LeCun 曾表示,近年來最重要的發展是對抗訓練( adversarial training ),指的是GAN。
GAN 代表生成對抗網路( generative adversarial network ),讓 2 個神經網路彼此競爭。
什麼是無監督學習?
無監督學習意味著我們不是試圖將輸入資料映射到目標,我們只是試圖了解輸入資料的結構。
一旦我們了解了結構,我們可以做一些非常酷的事情。
一個例子就是生成詩歌 – 我們已經在過去做過這方面的例子。
但詩歌是一個非常具體的東西,如果我們做一般的寫作又如何呢?
如果我們可以學習語言的結構,我們可以生成任何類型的文本。 事實上,大公司正在投入大量資金研究機器如何寫新聞。
可是如果我們回到詩歌並拿走這些字呢?
那麼我們通常會得到藝術品。
通過學習藝術的結構,我們可以創造更多的藝術。
做聲音的藝術如何?
如果我們學習音樂的結構,我們可以創造新的音樂。
想像一下你在收音機裡聽到的排行榜前 40 首歌是由機器人做的,不是人類寫的歌曲。
你可以無止境地發想任何可能性!
你可能會想,“這個課程與第一個無監督的深度學習( Unsupervised Deep Learning in Python)課程有什麼不同?”
在這第一門課程中,我們仍然試圖學習資料的結構,但原因不同。
我們想要學習資料的結構,以改善監督培訓,我們證明這是可能的。
在這個新課程中,我們想要了解資料的結構,以便生成更多類似於原始資料的內容。
這本身非常酷,但我們也將融合貝葉斯機器學習(Bayesian Machine Learning )、強化學習( Reinforcement Learning, )和博弈理論( Game Theory)的想法。 這使它更酷!
感謝閱讀,我會在課堂上見到你。=)
注意:
所有的課程代碼都可以從我的github下載:
/ lazyprogrammer/ machine_learning_examples
在目錄中:unsupervised_class3
確保你總是用“ git pull ”,如此你總是拿到最新版本!
必要先決條件/知識:
- 微積分
- 機率
- 物件導向程式設計
- 寫 Python 程式 : if/else、loops、 lists、dicts、sets
- 寫 Numpy 程式 : 矩陣和向量運作
- 線性迴歸
- 梯度下降
- 了解在 Theano 與 TensorFlow 如何建立前饋 、 卷積神經網路
提示(通過課程):
- 以 2x 觀看。
- 拿手寫筆記。 這將大大增加你記住訊息的能力。
- 寫下方程。 如果你不這樣做,我保證它看起來像亂碼。
- 在討論板上提出許多問題。 越多越好!
- 意識到大多數練習將需要幾天或幾週才能完成。
- 自己編寫程式碼,不要只是坐在那裡看我寫程式。
修課順序
- 查看講座 “ What order should I take your courses in?” (可在我的任何課程的附錄中找到,包括免費的 Numpy 課程)
目標受眾
任何想提高深度學習知識的人
講師簡介
Lazy Programmer Inc 資料科學家和大數據工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )
我是一名資料科學家、大數據工程師和全端軟體工程師。
我有電腦工程的碩士,專長為機器學習和模式辨識。
我曾在網路廣告和數位媒體企業擔任過資料科學家和大數據工程師,圍繞所謂的資料建構各種高流量的 web 服務。我曾經使用 Hadoop / Pig / MapReduce 創建新的大數據管道,也曾建立機器學習模型來預測點擊率,使用線性迴歸、Bayesian Bandits 和協同過濾 ( collaborative filtering )建立新聞推薦系統,並使用A / B測試驗證結果。
我曾在大學部與研究所教授資料科學、統計學、機器學習、演算法、微積分、電腦圖學和物理學,任職的學校如哥倫比亞大學、紐約大學、Hunter 學院和 The New School。
有多家企業已從我的 Web 程式設計專業知識中受益。我做所有的後端(伺服器)、前端(HTML / JS / CSS)和運營/佈署工作。 我使用的技術包含:Python、Ruby / Rails、PHP、Bootstrap、jQuery(Javascript)、Backbone 和 Angular。至於儲存/資料庫,我採用 MySQL、Postgres、Redis、MongoDB等。
英文字幕:有
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
- 點選這個 Network & Security 課程✨優惠連結✨ ( NT390 起特價中 ) | 新客戶✨ 優惠連結 ✨| Udemy 永久擁有課程 ( 在電腦瀏覽器登入,點選“優惠連結”後再回想要的課程介紹中點選“報名參加課程”即可取得 )
- Udemy 現在越來越多課程有中文字幕,請參考 Soft & Share 中文線上課程
- 手機上點選優惠連結看到的價格比電腦上看到的貴
- $代表當地貨幣, 如在台灣為 NT
- 點選”報名參加課程”有可能因瀏覽器 cookies 轉久一點或回報錯誤而無法連上,請稍等刷新或重新點選就會出現
報名參加課程

也許你會有興趣
- 機器學習與資料科學相關線上課程
- Python 程式設計學習地圖
- ★英語學習地圖 – 練好英文是最大的學習槓桿
- 如何找工作學習地圖 – 找工作不要靠運氣!
發表迴響