Генеративное глубокое обучение, Творческий потенциал нейронных сетей, Фостер Д., 2020.
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.
Достижения в машинном обучении.
Чтобы понять, почему генеративное моделирование можно считать следующим рубежом машинного обучения, сначала нужно разобраться, почему дискриминативное моделирование послужило движущей силой для большинства достижений в методологии машинного обучения за последние два десятка лет, как в науке, так и в промышленности. С академической точки зрения прогресс в дискриминативном моделировании легко проследить, так как есть возможность измерить показатели производительности по определенным задачам классификации и выявить лучшую методологию в своем классе. Оценить генеративные модели труднее, особенно когда оценка качества получаемых результатов в значительной степени субъективна. Поэтому в последние годы большое внимание уделялось обучению дискриминативных моделей для достижения надежности классификации изображений или текста, сравнимой с человеческой или даже превосходящей ее.
СОДЕРЖАНИЕ.
ЧАСТЬ I.ВВЕДЕНИЕ В ГЕНЕРАТИВНОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ.
Глава 1.Генеративное моделирование.
Глава 2.Глубокое обучение.
Глава 3.Вариационные автокодировщики.
Глава 4.Генеративно-состязательные сети .
ЧАСТЬ II.УЧИМ МАШИНЫ РИСОВАТЬ, ПИСАТЬ, СОЧИНЯТЬ МУЗЫКУ И ИГРАТЬ В ИГРЫ.
Глава 5.Рисование.
Глава 6.Литературное творчество.
Глава 7.Сочинение музыки.
Глава 8.Играем в игры.
Глава 9.Будущее генеративного моделирования.
Глава 10.Заключение.
Купить .
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Теги: Фостер :: нейро сети :: нейронные сети :: моделирование
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Масштабирование приложений, Выращивание сложных систем, Атчисон Ли, 2018
- Автономный искусственный интеллект, Жданов А.А., 2020
- Laravel, Полное руководство, Стаффер М., 2020
- Kubernetes для DevOps, Развертывание, запуск и масштабирование в облаке, Арундел Д., Домингус Д., 2020
- Базы данных, Инжиниринг надежности, Кэмпбелл Л., Мейджорс Ч., 2020
- BPF для мониторинга Linux, Калавера Д., Фонтана Л., 2021
- Информатика, Гаюров Х.Ш., Самеев М.М., 2013
- Инженерная и компьютерная графика, учебное пособие, Колесниченко Н.M., Черняева Н.Н., 2018