During this week’s practicum, we explored Generative Adversarial Networks (GANs) and how they can produce realistic generative models. We then compared GANs with VAEs from week 8 to highlight key differences between two networks. Next, we discussed several model limitations of GANs. Finally, we looked at the source code for the PyTorch example Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).
Nous explorons les GANs et la manière dont ils peuvent produire des modèles générateurs réalistes. Nous comparons ensuite les GANs avec les VAEs de la semaine 8 pour mettre en évidence les principales différences entre les deux réseaux. Ensuite, nous discutons de plusieurs limites des GANs. Enfin, nous examinons le code source de l’exemple « PyTorch Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) ».