Google 
Аннотация: Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
| Автор/составитель | Фостер Дэвид |
| Серия | Бестселлеры O`Reilly |
| Год выпуска | 2020 |
| ISBN | 978-5-4461-1566-2 |
| Производитель | Питер |
| Издательство | Питер |
| Дата выпуска | 2020 г. |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 336 |
| Переплет | мягкий |
| Размеры | 235x166x20 мм |
| Цвет | Белый |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Формат | 70x100/16 (170x240 мм) |
| Тираж | 1000 |
| Стандарт | 7 |
| Возрастная категория | 16+ |
| Вес | 572 |
| 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 генеративные 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.
