掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
包郵 生成式深度學(xué)習(xí)
開本：
24cm
頁數(shù)：
426頁
本類五星書更多>
-
>
全國計(jì)算機(jī)等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應(yīng)用
-
>
決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達(dá))
-
>
軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實(shí)踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續(xù)交付
-
>
EXCEL最強(qiáng)教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學(xué)習(xí)
生成式深度學(xué)習(xí) 版權(quán)信息
- ISBN：9787576612004
- 條形碼：9787576612004 ; 978-7-5766-1200-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
生成式深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡介
生成式AI是科技領(lǐng)域*炙手可熱的話題。這本實(shí)踐用書教機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)人員如何利用TensorFlow和Keras從零開始創(chuàng)建令人印象深刻的生成式深度學(xué)習(xí)模型，包括變分自編碼器(VAE)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、Transformers、歸一化流、基于能量的模型和去噪擴(kuò)散模型。
本書從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識開始，逐步講解*前沿的架構(gòu)。通過各種技巧和竅門，你將理解如何使你的模型更高效地學(xué)習(xí)，變得更具創(chuàng)造力。
·了解VAE如何改變照片中的面部表情
·訓(xùn)練GAN基于你自己的數(shù)據(jù)集生成圖像
·構(gòu)建擴(kuò)散模型，產(chǎn)生新品種的花卉
·訓(xùn)練自己的GPT進(jìn)行文本生成
·學(xué)習(xí)ChatGPT等大語言模型的訓(xùn)練方式
·探索StyleGAN2和ViT-VQGAN等*先進(jìn)的架構(gòu)生成式AI是科技領(lǐng)域*炙手可熱的話題。這本實(shí)踐用書教機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)人員如何利用TensorFlow和Keras從零開始創(chuàng)建令人印象深刻的生成式深度學(xué)習(xí)模型，包括變分自編碼器(VAE)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、Transformers、歸一化流、基于能量的模型和去噪擴(kuò)散模型。
本書從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識開始，逐步講解*前沿的架構(gòu)。通過各種技巧和竅門，你將理解如何使你的模型更高效地學(xué)習(xí)，變得更具創(chuàng)造力。
·了解VAE如何改變照片中的面部表情
·訓(xùn)練GAN基于你自己的數(shù)據(jù)集生成圖像
·構(gòu)建擴(kuò)散模型，產(chǎn)生新品種的花卉
·訓(xùn)練自己的GPT進(jìn)行文本生成
·學(xué)習(xí)ChatGPT等大語言模型的訓(xùn)練方式
·探索StyleGAN2和ViT-VQGAN等*先進(jìn)的架構(gòu)
·使用Transformers和MuseGAN創(chuàng)作多聲部音樂
·理解生成世界模型如何解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)
·深入研究DALL.E 2、Imagen、Stable Diffusion等多模態(tài)模型
書中還探討了生成式AI的未來，以及個(gè)人和公司如何積極利用這一引人注目的新技術(shù)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。
生成式深度學(xué)習(xí) 目錄
Foreword
Preface
Part I. Introduction to Generative Deep Learning
1. Generative Modeling
2. Deep Learning
Part II. Methods
3. Variational Autoencoders
4. Generative Adversarial Networks
5. Autoregressive Models
6. Normalizing Flow Models
7. Energy-Based Models
8. Diffusion Models
Part III. Applications
9. Transformers
10. Advanced GANs
11. Music Generation
12. World Models
13. Multimodal Models
14. Conclusion
Index
展開全部
生成式深度學(xué)習(xí) 作者簡介
大衛(wèi)·福斯特（David Foster），是Applied data Science公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，這是一家為客戶提供創(chuàng)新解決方案的數(shù)據(jù)科學(xué)咨詢公司。他擁有英國劍橋大學(xué)三一學(xué)院數(shù)學(xué)碩士學(xué)位和華威大學(xué)運(yùn)籌學(xué)碩士學(xué)位。
書友推薦
- >
莉莉和章魚
- >
李白與唐代文化
- >
回憶愛瑪儂
- >
上帝之肋:男人的真實(shí)旅程
- >
月亮與六便士
- >
經(jīng)典常談
- >
二體千字文
- >
大紅狗在馬戲團(tuán)-大紅狗克里弗-助人
本類暢銷
