Генеративное глубокое обучение Год издания: 2020 Автор: Фостер Д. Издательство: Питер ISBN: 978-5-4461-1566-2 Серия: Бестселлеры O’Reilly Язык: Русский Формат: PDF/ePub Качество: Издательский макет или текст (eBook) Интерактивное оглавление: Да Количество страниц: 352 Описание: Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.
Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
• Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях.
• Создайте сеть GAN с нуля.
• Освойте работу с генеративными моделями генерации текста.
• Узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением.
• Изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое. За предоставленный материал спасибо cqumaxi.
Примеры страниц
Оглавление
ЧАСТЬ I. ВВЕДЕНИЕ В ГЕНЕРАТИВНОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ 20
Глава 1. Генеративное моделирование 21
Глава 2. Глубокое обучение 56
Глава 3. Вариационные автокодировщики 89
Глава 4. Генеративно-состязательные сети 125
ЧАСТЬ II. УЧИМ МАШИНЫ РИСОВАТЬ, ПИСАТЬ, СОЧИНЯТЬ МУЗЫКУ И ИГРАТЬ В ИГРЫ 160
Глава 5. Рисование 162
Глава 6. Литературное творчество 197
Глава 7. Сочинение музыки 236
Глава 8. Играем в игры 275
Глава 9. Будущее генеративного моделирования 316
Глава 10. Заключение 342
