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7:52 原因是因为这里的输出是分类，最大的max是多少都不会影响输出，pooling那里输出的是最大值，当然会随着参数的变化而变化。
The lecture slides from 15:31 to 36:35 are shifted to the end of the slide documents.Just a notice!
VAE: ruclips.net/video/8zomhgKrsmQ/видео.htmlFlow-based: ruclips.net/video/uXY18nzdSsM/видео.html
awesome lecture!
42:06 这里存疑，generator里已经输入condition了，那么我在后面的discriminator的realdata必然是在相同label下的一批数据，当更换generator的condition时，realdata也会随之改变，因此即便discriminator没有condition作为输入，理论上也完全可以实现condition下的generation。
如果没有condition的输入, 那discriminator只是做一个real image和faked image的分类, 当condition变化时, discriminator的任务仍然是real, faked image的二分类,无法考量到condition的变化
对于 text 使用 GAN，可不可以让 decoder 输出 token 的 embedding，再对语料库中的 token 进行 embedding 之后，再输入给 Discriminator 进行判断，这样 Generator 中的参数的微小变化，就可以比较准确的反映在 Discriminator 的输入上了。
幫補充! 16:08 沒有弄到字幕的內容是State of the art
第一时间赶来学习
太棒了
谢谢老师！
来晚了，冲冲冲
打咩打捏 打咩優
硬打一发20:56😹
43:02 輸入有馬的影片 輸出無碼的影片
貌似evaluation of generation的相关PPT在文档连接里面没有相关内容
硬 学 一 发！
首先非常感谢您的课程，其次我想问从哪里可以找到作业以及作业的讲解呢
所有的作業及其講解都在這裡: speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.php
@@HungyiLeeNTU 谢谢您，李老师。祝一切安好🤝🤝
为了避免出现mode collapse的情况，用1个generator同时对应多个不同seed的discriminator的设计呢？（比如1个generator对应10个discriminator）
0700
7:52 原因是因为这里的输出是分类，最大的max是多少都不会影响输出，pooling那里输出的是最大值，当然会随着参数的变化而变化。
The lecture slides from 15:31 to 36:35 are shifted to the end of the slide documents.
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42:06 这里存疑，generator里已经输入condition了，那么我在后面的discriminator的realdata必然是在相同label下的一批数据，当更换generator的condition时，realdata也会随之改变，因此即便discriminator没有condition作为输入，理论上也完全可以实现condition下的generation。
如果没有condition的输入, 那discriminator只是做一个real image和faked image的分类, 当condition变化时, discriminator的任务仍然是real, faked image的二分类,无法考量到condition的变化
对于 text 使用 GAN，可不可以让 decoder 输出 token 的 embedding，再对语料库中的 token 进行 embedding 之后，再输入给 Discriminator 进行判断，这样 Generator 中的参数的微小变化，就可以比较准确的反映在 Discriminator 的输入上了。
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0700