趋近智
趋近智
掌握使用生成对抗网络（GAN）和扩散模型生成合成数据的复杂技术。本课程涵盖高级架构、训练策略、评估方法及实际实现细节，旨在创建高保真合成数据集。
您将学习实现和优化如StyleGAN、CycleGAN、去噪扩散概率模型（DDPM）和基于分数的生成模型等前沿模型。通过严谨的理论理解和动手编程，解决训练稳定性、模式崩溃和样本质量评估等问题。
先修课程 需有扎实机器学习背景和Python能力。
级别:
高级GAN架构
实现和训练如StyleGAN、ProGAN和CycleGAN等复杂GAN模型，用于高分辨率图像合成和域适应。
扩散模型理论与实现
理解去噪扩散概率模型（DDPM）和基于分数的模型的数学原理，并从零开始实现它们。
训练稳定性与优化
应用高级技术以稳定GAN和扩散模型训练，诊断模式崩溃等问题，并优化性能。
条件生成技术
开发能基于特定属性、标签或其他输入生成合成数据的模型。
合成数据评估
运用高级量化和定性指标，严谨评估生成合成数据的保真度和多样性。
潜在空间操作
分析并操作生成模型的潜在空间，以实现受控数据合成和特征编辑。