面試官：原生GAN都沒復(fù)現(xiàn)過，自己走還是我送你？
在近20年，GAN可以算是深度學(xué)習(xí)中最酷的想法。
而GAN的應(yīng)用落地也已經(jīng)非常廣泛，包括圖像生成（超分辨率）、語義分割、文字生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、信息檢索/排序、聊天機(jī)器人等，還有近期席卷B站的AI視頻換臉技術(shù)，因此GAN成為了更多準(zhǔn)研究生的研究方向。
那原生GAN是Ian Goodfellow 發(fā)表的第一篇提出 GAN 的論文，是任何開始研究學(xué)習(xí) GAN 都應(yīng)該閱讀學(xué)習(xí)的一篇論文。
它提出了 GAN 模型框架，討論了非飽和的損失函數(shù)，然后對(duì)于最佳判別器(optimal discriminator)給出其導(dǎo)數(shù)，并進(jìn)行證明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。
學(xué)完這GAN開山之作，那之后GAN系列的論文，你也可以快速理解和掌握了。
雖然網(wǎng)上有很多講解原生GAN的文章和視頻，及復(fù)現(xiàn)講解。但自己復(fù)現(xiàn)總是會(huì)碰到很多的問題，如果跟隨資深的GAN領(lǐng)域算法工程師，手把手教你一起復(fù)現(xiàn)，可以事半功倍。
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Step1：系統(tǒng)了解 GAN技術(shù)演化路徑及發(fā)展歷史
Step2：精講GAN專題開山之作?—原生GAN
1套系統(tǒng)的方法論：2步走教你啃透FCN
Step1：深挖研究背景?
提綱摯領(lǐng)，從4大維度介紹論文，深入講解論文發(fā)表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對(duì)比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優(yōu)缺點(diǎn)，熟悉論文的整體思路和框架，建立對(duì)本篇論文的一個(gè)概貌性認(rèn)識(shí)。
Step2：死磕算法模型
老師會(huì)重點(diǎn)講解論文中的模型原理，深入拆解模型結(jié)構(gòu)，對(duì)關(guān)鍵公式逐步推導(dǎo)，讓你了解算法每一個(gè)因子是如何對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響的，掌握實(shí)驗(yàn)手段及結(jié)果，老師會(huì)幫你拎出論文中的關(guān)鍵點(diǎn)、創(chuàng)新點(diǎn)和啟發(fā)點(diǎn)，節(jié)約你自己摸索的時(shí)間。
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