Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
2 067 р.
Фостер Д. - Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей обложка книги

Фостер Дэвид: Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей Артикул: p5775624

5,0 1
В наличии
Цена
2 067 р.
21 раз купили
Добавить в корзину
Автор:  
Издательство: Юпитер
Возрастное ограничение:16+
Год издания:2020
Количество страниц:352
Переплет:Мягкий (3)
Формат:165x233 мм
Общий тираж:5000
Вес:0.57 кг

Способы оплаты

При получении

Оплата производится в момент получения заказа. Наличными или картой.

Наложенный платеж

Доставка почтой России

Банковской картой на сайте

Visa, MasterCard, Maestro, МИР

QIWI-кошелёк

ЮMoney

Банковский перевод

О книге

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.


Отзывы о книге «Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей» (1)

Напишите отзыв и получите 25 бонусных рублей

Оценка
Номер карты Много.ру
Например, 12345678
Отзыв
/
Дарим 25 бонусных рублей за отзыв!

Ирина Колыбельская

07 октября 2020

5
Одна из лучших книг по теме машинного обучения на русском языке, очень методично написана, объясняются и применяемые слои в keras и теория vae и gan, рассматриваются самые значимые статьи 2014-2018, подача материала не сухая - приведены смешные примеры про торговок яблок-апельсинов и заключённых, помогающих писать роман. Для текста рассмотрена задача генерации вопросов, bert вскользь, но подробно описаны механизмы внимания, архитектура трансформера. Затронуто RL. Рабочие примеры на сайте TF, на github сопровождающий код автора книги. Отличные схемы, изложение, правильный перевод. Книга для понимания происходящего и зачем оно нужно на русском языке с красивыми картинками. На фото с хронологической шкалой видно сетки, которые упоминаются в книге. Математики в книге минимум, поэтому она доступна для понимания и людям искусства, которые хотят совместить цифровые и человеческие возможности.

Выбор читателей