8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (39597)
Высшее образование
Естественные науки (2579)
Естественные науки
Общественные науки (3163)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4253)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1408)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1360)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (634)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4221)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2689)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6042)
Гуманитарные науки
Экономика. Экономические науки (6613)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (3351)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (951)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (474)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (2819)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (43755)
Коллекции
Издательские коллекции (43332)
Издательские коллекции
Журналы (999)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей ISBN 978-5-4461-1566-2
ISBN 978-5-4461-1566-2
Авторы: 
Дэвид Фостер
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Санкт-Петербург: Питер
Год: 
2021
Количество страниц: 
352
Аннотация

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.

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Дэвид Фостер. Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей. - Санкт-Петербург : Питер, 2021. - 352 с. - ISBN 978-5-4461-1566-2. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/371724/reading (дата обращения: 28.03.2024). - Текст: электронный.