「CV研究合輯」，是智東西公開課針對計算機視覺推出的一檔合輯，聚焦于計算機視覺前沿領域研究成果與進展的講解。每一講由主講與答疑兩個環(huán)節(jié)組成，其中，主講60分鐘，采用視頻直播形式，答疑30分鐘，將在相應交流群進行。
神經(jīng)網(wǎng)絡由于網(wǎng)絡特征或決策邏輯在語義層面難以理解，同時也缺少數(shù)學工具去診斷與評測網(wǎng)絡的特征表達能力，進而解釋目前不同神經(jīng)網(wǎng)絡模型的信息處理特點，一直被大家稱為是一種“黑箱”。而如何對神經(jīng)網(wǎng)絡進行“解釋”，稱為近年來的熱門研究方向。
生成對抗網(wǎng)絡近年來隨著其不斷的發(fā)展，生成圖片的質量以及模型的訓練穩(wěn)定性不斷提高。然而，對于對抗生成網(wǎng)絡的可解釋性還少有研究。生成圖片的過程是否有跡可循？生成模型是否像分類模型一樣可以學到高級的語義信息？除了生成高清圖片之外，一個預訓練好的生成模型還有哪些應用？
6月5日晚8點，智東西公開課「CV研究合輯」第7講直播開講，由香港中文大學MMLab在讀博士沈宇軍為大家深度講解《生成對抗網(wǎng)絡的可解釋性研究及其應用》。沈博士將從隱空間的角度出發(fā)，深入分析對抗生成網(wǎng)絡的可解釋性，并介紹如何對生成網(wǎng)絡自發(fā)學到的知識進行再利用，使得一個預訓練好的模型可以被應用到各種各樣的任務中去。
沈宇軍，香港中文大學MMLab在讀博士，師從湯曉鷗教授和周博磊教授，香港博士研究生獎學金計劃（HKPFS）獲得者。沈博士本科畢業(yè)于清華大學電子工程系。
課程內(nèi)容
主題：生成對抗網(wǎng)絡的可解釋性研究及其應用
提綱：
1、生成對抗網(wǎng)絡的可解釋性
2、基于隱空間可解釋性的深度解析
3、如何對生成網(wǎng)絡自發(fā)學到的知識進行再利用
講師介紹
沈宇軍，香港中文大學MMLab在讀博士，師從湯曉鷗教授和周博磊教授，香港博士研究生獎學金計劃（HKPFS）獲得者；本科畢業(yè)于清華大學電子工程系。
直播信息
直播時間：6月5日20點
直播地點：智東西公開課小程序
答疑地址：GAN交流群
加入交流群
本次課程的講解分為主講和答疑兩部分，主講以視頻直播形式，答疑將在「GAN交流群」進行。
加入交流群，除了可以免費收看直播之外，還能認識講師，與更多同行和同學一起學習，并進行深度討論。
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