DEEP LEARNING I MODELOWANIE GENERATYWNE JAK NAUCZY

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И ГЕНЕРАТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КАК ОНО ОБУЧАЕТ

Техники глубокого обучения развиваются впечатляющими темпами, а сети используются в различных отраслях. Все чаще компьютеры выполняют задачи, которые до недавнего времени были прерогативой людей. Хорошим примером является создание произведений искусства: последние достижения в области генеративного моделирования позволяют машинам создавать оригинальные изображения в определенном стиле, писать связные абзацы текста, сочинять приятную музыку и генерировать правдоподобные сценарии событий. Эта «генеративная революция» уже началась, и ее последствия превосходят наши самые смелые представления. Эта книга представляет собой практическое руководство для инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных. В ней в ясной и доступной форме обсуждаются фундаментальные вопросы теории генеративного моделирования, а затем представлены методы, используемые для построения генеративных моделей, включая общее описание глубокого обучения, вариационных автокодировщиков и генеративно-состязательных сетей (GAN). На этой основе — с использованием библиотеки Keras — показана внутренняя работа каждого из этих методов, включая самые инновационные архитектуры. В нем описаны пошаговые способы решения творческих задач, таких как рисование, написание и сочинение музыки, а также использование генеративного моделирования для оптимизации игровых стратегий (модели мира). Книга включает в себя: работу вариационных автоэнкодеров, создание сетей GAN, включая CycleGAN и MuseGAN, рекурсивные генеративные модели для создания текста и механизмов внимания, генеративные модели в средах обучения с подкреплением, архитектуру Transformer (BERT, GPT-2) и модели генерации изображений. Можешь создать?.. создатель?

EAN: 9788328372832

Издатель: Helion

9788328372832