Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

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.

Название: Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Год: 2020
Автор: Дэвид Фостер
Издательство: Питер
Жанр: программирование, разработка, компьютерная литература
Количество страниц: 352
Формат: PDF, DJVU, RTF
Язык: Русский
Размер: 47.04 Mb

Скачать Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Скачать с Oxy.st
Скачать с 2bay.org
Скачать с Turbobit.net
Скачать с Gigapeta.com
Скачать с Katfile.com