Поделиться

Генеративное глубокое обучение

Творческий потенциал нейронных сетей.

Фостер Дэвид «Генеративное глубокое обучение» Питер, 2020 год, 336 стр., O’Reilly, ISBN 978-5-4461-1566-2; (PDF-DJVU-RU-EN-CODE)

Описание Содержание Links

Описание книги.

Генеративное моделирование - одна из самых актуальных тем в искусственном интеллекте. Теперь можно научить машину преуспевать в таких человеческих начинаниях, как рисование, письмо и сочинение музыки. С помощью этой практической книги инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных узнают, как воссоздать некоторые из наиболее впечатляющих примеров генеративных моделей глубокого обучения, таких как вариационные автокодировщики, генеративные состязательные сети (GAN), модели кодировщиков-декодеров и т. д.

Автор Дэвид Фостер демонстрирует внутреннюю работу каждой техники, начиная с основ глубокого обучения и заканчивая некоторыми из самых передовых алгоритмов в этой области. С помощью советов и приемов вы поймете, как сделать так, чтобы ваши модели учились более эффективно и становились более креативными.

Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам:

  • Узнайте, как вариационные автодекодеры могут изменять выражение лица на фотографиях.
  • Создавайте практические примеры GAN с нуля, включая CycleGAN для передачи стилей и MuseGAN для создания музыки.
  • Создавайте повторяющиеся генеративные модели для генерации текста и узнайте, как улучшить модели, используя внимание
  • Разберитесь, как генеративные модели могут помочь агентам выполнять задачи в условиях обучения с подкреплением.
  • Изучите архитектуру Transformer (BERT, GPT-2) и модели генерации изображений, такие как ProGAN и StyleGAN

Оглавление.

  • ЧАСТЬ I. Введение в генеративное глубокое обучение
    Глава 1. Генеративное моделирование
    Глава 2. Глубокое обучение
    Глава 3. Вариационные автокодировщики
    Глава 4. Генеративно-состязательные сети
  • ЧАСТЬ II. Учим машины рисовать, писать, сочинять музыку и играть в игры
    Глава 5. Рисование
    Глава 6. Литературное творчество
    Глава 7. Сочинение музыки
    Глава 8. Играем в игры
    Глава 9. Будущее генеративного моделирования
    Глава 10. Заключение

Генеративно-состязательные сети

PDF (RU)         DJVU (RU)   

Generative Deep Learning, ISBN: 9781492041948, PDF (EN+CODE)

CODE-GitHUB

Book in publishing

https://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2020/10/generativnoe-glubokoe-obuchenie-e1602792604822.jpghttps://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2020/10/generativnoe-glubokoe-obuchenie-130x200.jpgПрограммирование и БДмашинное обучение,нейронные сети,ПрограммированиеТворческий потенциал нейронных сетей. Фостер Дэвид 'Генеративное глубокое обучение' Питер, 2020 год, 336 стр., O’Reilly, ISBN 978-5-4461-1566-2; (PDF-DJVU-RU-EN-CODE)Библиотека технической тематики. Техническая литература
Поделиться