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学习深层生成模型

Learning Deep Generative Models
课程网址: http://videolectures.net/deeplearning2016_salakhutdinov_generativ...  
主讲教师: Ruslan Salakhutdinov
开课单位: 卡内基梅隆大学
开课时间: 2016-08-23
课程语种: 英语
中文简介:
在本教程中,我将讨论许多流行的深层生成模型的数学基础,包括受限Boltzmann机器(RBMs)、deep Boltzmann机器(DBMs)、Helmholtz机器、变分自动编码器(VAE)和重要性加权自动编码器(IWAE)。我将进一步证明这些模型能够从高维数据中提取有意义的表示,并应用于视觉对象识别、信息检索和自然语言处理。
课程简介: In this tutorial I will discuss mathematical basics of many popular deep generative models, including Restricted Boltzmann Machines (RBMs), Deep Boltzmann Machines (DBMs), Helmholtz Machines, Variational Autoencoders (VAE) and Importance Weighted Autoencoders (IWAE). I will further demonstrate that these models are capable of extracting meaningful representations from high-dimensional data with applications in visual object recognition, information retrieval, and natural language processing.
关 键 词: 机器; 编码器; 数据处理
课程来源: 视频讲座网
数据采集: 2020-11-27:yxd
最后编审: 2020-11-27:yxd
阅读次数: 32