2.1 KiB
2.1 KiB
Модуль 12. Генерация рукописного текста
Плановый срок: недели 27–29.
Предварительные знания
Backpropagation и losses из модуля 09, свёртки из модуля 10, базовый PyTorch.
Цели
- понять autoencoder, VAE, GAN и diffusion на уровне принципов
- подготовить датасет символов и условную генерацию
- собрать изображение строки печатного текста в рукописном стиле
Уроки
- Latent variable models: autoencoder и VAE
- GAN и diffusion: цели, обучение и типичные сбои
- Conditional generation, glyph composition и оценка читаемости
Термины модуля: глоссарий.
Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.
Задания
assignments/01_autoencoder.md— Латентное пространство цифрassignments/02_conditional_glyphs.md— Условный генератор символовassignments/03_handwritten_text.md— Печатный текст → рукописное изображение
Завершение модуля
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки, вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.