Название: Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Генеративное глубокое обучение

Автор: Дэвид Фостер
Год: 2020
Издательство: Питер
ISBN 978-5-4461-1566-2
Страниц: 336
Язык: Русский
Формат: PDF
Размер: 10 Mb

Содержание: 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.


Мета теги:

Добавить комментарий