Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Theory of GANs for Compressed Sensing или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Online lecture on Theory for GAN priors in Compressed Sensing. This lecture is from Northeastern University's CS 7180 Spring 2020 class on Special Topics in Artificial Intelligence, taught by Paul Hand. The notes are available at: http://khoury.northeastern.edu/home/h... The papers mentioned: Bora, Ashish, Ajil Jalal, Eric Price, and Alexandros G. Dimakis. "Compressed sensing using generative models." In Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70, pp. 537-546. JMLR. org, 2017. https://arxiv.org/abs/1703.03208 Hand, Paul, and Vladislav Voroninski. "Global guarantees for enforcing deep generative priors by empirical risk." IEEE Transactions on Information Theory 66.1 (2019): 401-418. https://arxiv.org/abs/1705.07576 Huang, Wen, Paul Hand, Reinhard Heckel, and Vladislav Voroninski. "A provably convergent scheme for compressive sensing under random generative priors." arXiv preprint arXiv:1812.04176 (2018).