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GAN 可以算是深度學習中最有趣的算法之一了~

GAN 的趣味應用落地非常廣泛，包括圖像生成、超分辨率重建、去馬賽克、風格遷移（生成漫畫頭像等）、人臉屬性編輯（去胡子特效）、數(shù)據(jù)增強等，還有席卷過B站的AI視頻換臉技術等，GAN早已成為很多準研究生的研究方向。

那原生GAN是Ian Goodfellow 發(fā)表的第一篇提出 GAN 的論文，是任何開始研究學習 GAN 都應該閱讀學習的一篇論文。

它提出了 GAN 模型框架，討論了非飽和的損失函數(shù)，然后對于最佳判別器(optimal discriminator)給出其導數(shù)，并進行證明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 數(shù)據(jù)集上進行了實驗。

學完這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，及復現(xiàn)講解。但自己復現(xiàn)總是會碰到很多的問題，如果跟隨資深的GAN領域算法工程師，手把手教你一起復現(xiàn)，可以事半功倍。

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Step1：系統(tǒng)了解 GAN技術演化路徑及發(fā)展歷史

Step2：精講GAN專題開山之作 —原生GAN

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Step1：深挖研究背景

提綱摯領，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，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認識。

Step2：死磕算法模型

老師會重點講解論文中的模型原理，深入拆解模型結構，對關鍵公式逐步推導，讓你了解算法每一個因子是如何對結果產(chǎn)生影響的，掌握實驗手段及結果，老師會幫你拎出論文中的關鍵點、創(chuàng)新點和啟發(fā)點，節(jié)約你自己摸索的時間。

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