Название: Генеративное глубокое обучение
Автор(ы): Фостер Д.
Издательство: Питер
Год: 2020
Страниц: 353
Формат: pdf
Размер: 13 Мб
Язык: русский

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.











[related-news] [/related-news]