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
