#видео
Опять доклад с семинара, теперь по дистилляции данных.
https://www.youtube.com/watch?v=R3yLlLZ0IvQ

#забавно
Сколько надо работать в день. Картинка из этой статьи.

#данные
Новые датасеты, имеющие отношения к психологии
https://www.kaggle.com/general/284428

#юмор
Пожалуй, лучший словарь, который я видел в реальном коде:

#статья
Надо бы порекламировать первую статью Татьяны на хабре, тем более, что написано очень неплохо:
https://habr.com/ru/post/591779/

#видео
Если кому-то вдруг захотелось что-то узнать о нечётких множествах...
https://www.youtube.com/watch?v=AsSeXGJfVFM

#полезно
Ресурс про управление проектами: блог-посты, книги, видео. Не знаю, насколько тут ценная информация для PM-ов, но мне многие материалы показались любопытными.
https://www.projectsmart.co.uk/

#видео
Несколько видео этого года про глубокое обучение в физике:
http://www.physicsmeetsml.org

#конференции
Зимняя научная школа по теоретической физике:
https://itmp.msu.ru/winter-school/

#рейтинг
Web of Science каждый год выкладывает список самых высокоцитируемых учёных. В этом году их 6602, из них только 6 из России:
https://recognition.webofscience.com/awards/highly-cited/2021/

#статья
Серия бесплатных журналов по Computer Vision:
https://rsipvision.com/computer-vision-news/

#забавно
В научных журналах не принято публиковать отрицательные результаты, типа «пробовали и не получилось». Тем более сложно представить, что этому посвящена целая статья… «у нас ничего не получилось», хотя в 80% случаев так и выходит. На этом фоне выглядит забавным, что когда-то пытались сделать целый журнал про отрицательные результаты, собрали представительную редакцию, дали рекламу… за время существования журнала в него была одобрена только одна статья:
http://jinr.site.uottawa.ca

П.С. Есть ещё несколько аналогичных журналов, но они также не изобилуют статьями:
http://www.jnr-eeb.org/index.php/jnr/index
https://www.negative-results.org

картинка к вопросу ниже...

#статья
По поводу последнего вопроса. Есть даже статьи, в которых изучаются такие "неправильные" генерации. Одна из свежих, например:
Terence Broad, Sebastian Berns, Simon Colton, Mick Grierson "Active Divergence with Generative Deep Learning -- A Survey and Taxonomy" // https://arxiv.org/abs/2107.05599v1
(рис. из неё)

#визуализация
Нашёл конкурента distill.pub, пока тут всего 3 заметки, зато красочно оформлены:
https://mlu-explain.github.io/

#статьи
Я честно это всё изучил - теперь вы помучайтесь;) Обзоры последних лет про GAN-ы:

Weihao Xia, Yulun Zhang, Yujiu Yang, Jing-Hao Xue, Bolei Zhou, Ming-Hsuan Yang
GAN Inversion: A Survey
https://arxiv.org/pdf/2101.05278v4.pdf

Обзор посвящён важной задаче: определению латентного кода по сгенерированному GANом изображению. Очень неплохой!

Yang Wang
A Mathematical Introduction to Generative Adversarial Nets (GAN)
https://arxiv.org/abs/2009.00169v1

Формально тут есть необходимая математика для понимания ГАНов, но суховато написано, иллюстраций крайне мало.

Dina Tantawy, Mohamed Zahran, Amr Wassal
A Survey on GAN Acceleration Using Memory Compression Technique
https://arxiv.org/abs/2108.06626v1

Обзор с уклоном в технику "уменьшения моделей" (в меньшей степени про специфику ГАНов). Обзор вполне симпатичный.

Sakib Shahriar
GAN Computers Generate Arts? A Survey on Visual Arts, Music, and Literary Text Generation using Generative Adversarial Network
https://arxiv.org/abs/2108.03857v2

Про создание "шедевров" с уклоном в ГАНы. Этот обзор я пока не прочитал, с виду довольно поверхностный.

Benyamin Ghojogh, Ali Ghodsi, Fakhri Karray, Mark Crowley
Generative Adversarial Networks and Adversarial Autoencoders: Tutorial and Survey
https://arxiv.org/abs/2111.13282v1

Это глава будущей книги. Довольно много теории и мало картинок - больше об устройстве GANов с точки зрения решения конкретных проблем, например, Mode Collapse.

Federico Di Mattia, Paolo Galeone, Michele De Simoni, Emanuele Ghelfi
A Survey on GANs for Anomaly Detection
https://arxiv.org/abs/1906.11632v2

Про использование GANов для детектирования аномалий (довольно любопытное направление).

Ziqiang Li, Xintian Wu, Muhammad Usman, Rentuo Tao, Pengfei Xia, Huanhuan Chen, Bin Li
A Systematic Survey of Regularization and Normalization in GANs
https://arxiv.org/abs/2008.08930v5

Довольно интересный по задумке обзор: трюки, используемые в GANах.

Zhipeng Cai, Zuobin Xiong, Honghui Xu, Peng Wang, Wei Li, Yi Pan
Generative Adversarial Networks: A Survey Towards Private and Secure Applications
https://arxiv.org/abs/2106.03785v1

Немного суховатый про безопасность. Больше интересен тем, кто занимается приватностью и безопасностью.

Pourya Shamsolmoali, Masoumeh Zareapoor, Eric Granger, Huiyu Zhou, Ruili Wang, M. Emre Celebi, Jie Yang
Image Synthesis with Adversarial Networks: a Comprehensive Survey and Case Studies
https://arxiv.org/abs/2012.13736v1

Беглый обзор, мало подробностей и сводных таблиц.

Abdul Jabbar, Xi Li, Bourahla Omar
A Survey on Generative Adversarial Networks: Variants, Applications, and Training
https://arxiv.org/abs/2006.05132v1

Довольно полный обзор, но немного старых техник - больше по решению классических проблем в GANах.

Maciej Wiatrak, Stefano V. Albrecht, Andrew Nystrom
Stabilizing Generative Adversarial Networks: A Survey
https://arxiv.org/abs/1910.00927v2

Добавил до кучи - этот уже устаревший.

#чужие_блоги
Неизвестный, но неплохой блог про речевые технологии и анализ текста. Есть обзоры с рисунками wav2vec1/2, SSL и т.п.
https://jonathanbgn.com/

#чужие_блоги
У Артёма Груздёва есть блог на медиуме, пока не очень популярный, но полезный. Последняя заметка в интересном формате - ответы на вопросы (тоже хочу подобное сделать):
https://medium.com/@rcgewissta/ответы-на-вопросы-учеников-1-db5f439015bc

#видео
Доклад с семинара про один из ГАНов:
https://youtu.be/82b5A6Bskus