An introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) & their applications.

Details
Generative Adversarial Networks (GANs)
Themeneinführung und Anwendungsbeispiele

Generative Adversarial Networks (GANs) – zu Deutsch erzeugende gegnerische Netzwerke – sind ein neuartiges generatives Modellierungssystem, das realistisch aussehende Bilder und andere Datensätze erzeugen kann. Varianten wie Pix2Pix, Cycle-GAN, Progressive GANs, DeepFake etc. ermöglichen viele neue Anwendungen des maschinellen Lernens in der Medizin und anderen Bereichen.

In diesem Vortrag wird Gokula Krishnan Santhanam die Grundgedanken des GAN-Frameworks vorstellen. Anschließend werden in der Gruppe einige der Anwendungen, die neuesten Entwicklungen sowie noch offene Probleme aus dem Bereich diskutiert.

Es werden keine Vorkenntnisse mit generativer Modellierung oder GANs erwartet, jedoch würde ein grundlegendes bis mittleres Verständnis von Deep Learning helfen.

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Generative Adversarial Networks (GANs) are a novel generative modelling framework capable of producing realisitc looking images and other datasets.

Variants such as Pix2Pix, Cycle-GAN, Progressive GANs, DeepFake etc are opening up many novel applications of machine learning in medicine and other fields.

In this talk Gokula Krishnan Santhanam will introduce the basic ideas behind the GAN framework in an intuitive way. We will also discuss about some of the applications, recent developments as well as open problems in the area.

No prior experience with generative modelling or GANs is expected, however, a basic to intermediate understanding of Deep Learning would help.