Глибоке навчання та генеративне моделювання D. Фостер
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 1
Просматривая «Глубокое обучение и генеративное моделирование D. Foster» данный товар из каталога «Программирование», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.
Глибоке навчання та генеративне моделювання. How to teach a computer to paint, write, compose and play h1>
Author: David Foster
ean: 9788328372832
type of publication: book
page: 264
softВидавець: Helion
SID: 2978948
Глибоке навчання та генеративне моделювання. Як навчити комп'ютер малювати, писати, складати та грати
Техніка глибокого навчання розвиваються вражаючим темпом, а нейронні мережі використовуються в різних галузях. Все частіше комп'ютер виконує завдання, які до недавнього часу були зарезервовані для людей. Хорошим прикладом є створення творів мистецтва: останній прогрес у галузі генеративного моделювання змушує машини створювати оригінальні зображення в певному стилі, писати цілісні абзаци тексту, складаючи приємну для сприйняття музики та генерування ймовірних сценаріїв подій. Ця генеративна революція вже розпочалася, і її наслідки перевищують найсміливішу уяву. Книга - це практичний посібник, призначений для інженерів машинного навчання та аналітики даних. Чітким та доступним способом обговорювались основні питання генеративної теорії моделювання, а потім були представлені методики, що використовуються для побудови генеративних моделей, включаючи загальний опис глибокого навчання, варіаційних аутоенкодерів та генеративних антагоністичних мереж (GAN). На цій основі було показано, використовуючи бібліотеку Керас - внутрішнє функціонування кожної з цих методик, включаючи найбільш інноваційну архітектуру. Крок за кроком, способи вирішення таких творчих завдань, як малювання, написання та складання музики, а також використання генеративного моделювання для оптимізації ігрових ігор (світових моделей). У книзі, серед інших:- Експлуатація варіативних автоенкодерів- створюючи мережу GAN, включаючи цикліган та музеган-релігійні генеративні моделі для створення текстових генеративних моделей у навчальних середовищах шляхом зміцнення архітектури трансформаторів (BERT, GPT-2) та моделей генерації зображень