Генеративное глубокое обучение. Как не мы рисуем картины, пишем романы и музыку
Фостер Дэвид
Код товара: 5067128
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 14
PDF
1 / 14
Издательство:
Оригинальное название:
Generative Deep Learning. Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play
Год издания:
2026
Cерия:
Переводчик:
Отмечено тегами
Описание
Характеристики
Генеративный ИИ - одна из самых обсуждаемых тем в сфере технологий. Пора разобраться с возможностями TensorFlow и Keras, чтобы с легкостью создавать впечатляющие генеративные модели глубокого обучения, включая вариационные автокодировщики (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), трансформеры, нормализующие потоки, модели на основе энергии и диффузионные модели удаления шума.
Дэвид Фостер начинает с основ глубокого обучения и постепенно переходит к передовым архитектурам. Благодаря его советам и подсказкам вы узнаете, как повысить эффективность обучения и творческие возможности ваших моделей.
Книга была полностью обновлена и переработана, чтобы соответствовать текущему развитию генеративного обучения.
Дэвид Фостер начинает с основ глубокого обучения и постепенно переходит к передовым архитектурам. Благодаря его советам и подсказкам вы узнаете, как повысить эффективность обучения и творческие возможности ваших моделей.
Книга была полностью обновлена и переработана, чтобы соответствовать текущему развитию генеративного обучения.
код в Майшоп
5067128
возрастная категория
16+
количество томов
1
количество страниц
448 стр.
размеры
235x165x20 мм
ISBN
978-601-08-3729-4
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Белый
вес
695 г
язык
Русский
переплёт
Мягкая обложка
Содержание
Предисловие
Вступление
ЧАСТЬ I. ВВЕДЕНИЕ В ГЕНЕРАТИВНОЕ ГЛУБОКОЕ
ОБУЧЕНИЕ
Глава 1. Генеративное моделирование
Глава 2. Глубокое обучение
ЧАСТЬ II. МЕТОДЫ
Глава 3. Вариационные автокодировщики
Глава 4. Генеративно-состязательные сети
Глава 5. Модели авторегрессии
Глава 6. Модели нормализующих потоков
Глава 7. Модели на основе энергии
Глава 8. Модели диффузии
ЧАСТЬ III. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
Глава 9. Трансформеры
Глава 10. Продвинутые GAN
Глава 11. Генерирование музыки
Глава 12. Модели мира
Глава 13. Мультимодальные модели
Глава 14. Заключение
Ссылки
Об авторе
Вступление
ЧАСТЬ I. ВВЕДЕНИЕ В ГЕНЕРАТИВНОЕ ГЛУБОКОЕ
ОБУЧЕНИЕ
Глава 1. Генеративное моделирование
Глава 2. Глубокое обучение
ЧАСТЬ II. МЕТОДЫ
Глава 3. Вариационные автокодировщики
Глава 4. Генеративно-состязательные сети
Глава 5. Модели авторегрессии
Глава 6. Модели нормализующих потоков
Глава 7. Модели на основе энергии
Глава 8. Модели диффузии
ЧАСТЬ III. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
Глава 9. Трансформеры
Глава 10. Продвинутые GAN
Глава 11. Генерирование музыки
Глава 12. Модели мира
Глава 13. Мультимодальные модели
Глава 14. Заключение
Ссылки
Об авторе
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Генеративное глубокое обучение. Как не мы рисуем картины, пишем романы и музыку» (авторы: Фостер Дэвид), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!