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: Keras Глубокое обучение