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Pieter Abbeel：Goodfellow在酒吧获得生成对抗网络（GAN）灵感故事可太传奇了。 Cade Metz： GAN让机器可以生成以假乱真的图像。 可以说给神经网络增加了一个颠覆性功能，以前只能识别图像，现在还可以生成图像。
27 de mar. de 2019 · 今年的三人里面LeCun和Hinton够senior，backprop和CNN确实是奠基性工作，拿奖大家都没意见。. Bengio稍微没那么senior一点，但他也是NNLM，GAN，Attention等重要工作的合作者，就算主要是学生的工作，但能manage那么多学生出活也不容易（加拿大的一个PHD比美国便宜3倍 ...
1. \sigma (W) 不是被最小化，而是设置成一个常数（这个理由感觉有点牵强。. 2.GAN在加入SN正则后，损失函数又增加了依赖样本的正则，而Spectral Norm则完全独立于训练样本. 然后再来看看，控制Lipschitz常数的另外几种方法：. 首先是weight norm，它对矩阵的行向量做L2 ...
如何获得Deep Learning (深度学习)Ian Goodfellow 的最终版本的pdf？. 我找的网上的pdf都是802页，似乎不是最终版的。. 请大佬指点一下怎么得到最新的. 我找的网上的pdf都是802页，似乎不是最终版的。. 请大佬指点一下怎么得到最新的.
能否从苹果人工智能发展的角度分析，是什么吸引了Goodfellow去苹果？https://syncedreview.com/2019/04/0…
Caffe（深度学习框架）. 生成对抗网络（GAN）. Ian Goodfellow在对抗样本论文中，使用梯度制作对抗样本，梯度为什么和输入具有一样的维度？. [图片] 如上图所示，Ian Goodfellow发现一个快速制作对抗样本的方法，在训练完成的网络上进行前向计算，然后求取梯度，对 ...
Deepmind人均收入300+k USD一年；OpenAI的顶尖科学家Ilya Sutskever和Ian Goodfellow 2016年的收入达到1.9M USD和800K USD；即便如此，Goodfellow还是被Apple挖走。. 相比之下华为的“顶尖”科学家，2M RMB的收入就让大家惊呼受不了。. 没有钱，就吸引不到顶尖人才；没有顶尖的人才 ...
我没有资格评价这本书，我只能谈谈这本书。. 这本书在写的过程中我也一直在关注，还是残本的时候我就反复看了。. 这本书加上Hinton老爷子的公开课，基本上Deep learning的入门足够了。. 内容全面，而且不啰嗦，干货满满。. 看懂的成本也不高，基本上高年级的 ...
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30 de mar. de 2020 · 2014年，Ian Goodfellow和他在University of Montreal 的同事们发表了一篇令人惊叹的论文，向世界介绍了对抗生成网络， GANs。通过计算图和博弈论的创新组合，他们表明，如果有足够的建模能力，两个相互对抗的模型将能够通过普通的传统反向传播进行共同训练。
