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PyTorch实战——对抗生成网络与PyTorch应用
对抗生成网络（GAN）是一种基于对抗学习的深度生成模型，一经提出便成为了学术界研究的热点，也将生成模型的热度推向了另一个新的高峰。 本门课程将深度解读GAN模型算法知识点，分析GAN模型的应用领域，通…
对抗生成网络（GAN）是一种基于对抗学习的深度生成模型，一经提出便成为了学术界研究的热点，也将生成模型的热度推向了另一个新的高峰。
本门课程将深度解读GAN模型算法知识点，分析GAN模型的应用领域，通过实际例子与真实数据集构建GAN基本模型。在课程中，还会重点讲解基于PyTorch框架的项目模板，在模板中提供算法模型基础框架，可供后续任务拓展开发。
通过学习本门课程，将帮助学员对对抗生成网络有更加全面的认知和学习，对PyTorch框架的实践与应用将更加得心应手。
一、对抗生成网络架构原理与实战解析
- 1.对抗生成网络与GAN网络
- 2.损失函数解释说明
- 3.数据读取模块
- 4.生成与判别网络定义
二、PyTorch框架实战模板解读
- 1.项目模板各模块概述
- 2.各模块配置参数解析
- 3.数据读取与预处理模块功能解读
- 4.架构模块与训练模块
- 5.模块应用与BenckMark解读
唐宇迪
同济大学硕士，华东理工大学博士