生成式深度学习 (影印版)

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作者:
2020-05
版次: 1
ISBN: 9787564188276
定价: 99.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
  •   生成式建模(generative modeling)是人工智能领域热门的研究课题之一。现在算法已经可以教一台机器在绘画、写作和作曲等人类活动中取得出色的表现。通过这本实用指南,机器学习工程师和数据科学家们将学会如何通过生成式深度学习模型重新创建一些令人印象深刻的程序示例,例如变分自编码器、生成对抗网络、编码器一解码器模型和世界模型。作者David Foster在书中演示了每种技术的内部工作原理,首先介绍了使用Keras进行深度学习的基本知识,然后介绍了该领域先进的一些算法。通过书中的提示和技巧,你将了解如何使模型更有效地学习并变得更有创造性。

      探索变分自编码器如何改变照片中的人脸表情从头开始构建实用的GAN示例,包括用于样式转换的CycleGAN和用于音乐生成的MuseGAN算法创建循环生成式模型实现文本生成,并学习如何使用注意力改进模型了解生成式模型如何借助并行代理在强化学习环境中完成任务探索Transformer(BERT,GPT-2)模型架构以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型 Preface

    Part Ⅰ Introduction to Generative Deep Learning

    1. Generative Modeling

    What Is Generative Modeling?

    Generative Versus Discriminative Modeling

    Advances in Machine Learning

    The Rise of Generative Modeling

    The Generative Modeling Framework

    Probabilistic Generative Models

    Hello Wrodl!

    Your First Probabilistic Generative Model

    Naive Bayes

    Hello Wrodl! Continued

    The Challenges of Generative Modeling

    Representation Learning

    Setting Up Your Environment

    Summary

    2. Deep Learning

    Structured and Unstructured Data

    Deep Neural Networks

    Keras and TensorFlow

    Your First Deep Neural Network

    Loading the Data

    Building the Model

    Compiling the Model

    Training the Model

    Evaluating the Model

    Improving the Model

    Convolutional Layers

    Batch Normalization

    Dropout Layers

    Putting It All Together

    Summary

    3. Variational Autoencoflers

    The Art Exhibition

    Autoencoders

    Your First Autoencoder

    The Encoder

    The Decoder

    Joining the Encoder to the Decoder

    Analysis of the Autoencoder

    The Variational Art Exhibition

    Building a Variational Autoencoder

    The Encoder

    The Loss Function

    Analysis of the Variational Autoencoder

    Using VAEs to Generate Faces

    Training the VAE

    Analysis of the VAE

    Generating New Faces

    ……
  • 内容简介:
      生成式建模(generative modeling)是人工智能领域热门的研究课题之一。现在算法已经可以教一台机器在绘画、写作和作曲等人类活动中取得出色的表现。通过这本实用指南,机器学习工程师和数据科学家们将学会如何通过生成式深度学习模型重新创建一些令人印象深刻的程序示例,例如变分自编码器、生成对抗网络、编码器一解码器模型和世界模型。作者David Foster在书中演示了每种技术的内部工作原理,首先介绍了使用Keras进行深度学习的基本知识,然后介绍了该领域先进的一些算法。通过书中的提示和技巧,你将了解如何使模型更有效地学习并变得更有创造性。

      探索变分自编码器如何改变照片中的人脸表情从头开始构建实用的GAN示例,包括用于样式转换的CycleGAN和用于音乐生成的MuseGAN算法创建循环生成式模型实现文本生成,并学习如何使用注意力改进模型了解生成式模型如何借助并行代理在强化学习环境中完成任务探索Transformer(BERT,GPT-2)模型架构以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型
  • 目录:
    Preface

    Part Ⅰ Introduction to Generative Deep Learning

    1. Generative Modeling

    What Is Generative Modeling?

    Generative Versus Discriminative Modeling

    Advances in Machine Learning

    The Rise of Generative Modeling

    The Generative Modeling Framework

    Probabilistic Generative Models

    Hello Wrodl!

    Your First Probabilistic Generative Model

    Naive Bayes

    Hello Wrodl! Continued

    The Challenges of Generative Modeling

    Representation Learning

    Setting Up Your Environment

    Summary

    2. Deep Learning

    Structured and Unstructured Data

    Deep Neural Networks

    Keras and TensorFlow

    Your First Deep Neural Network

    Loading the Data

    Building the Model

    Compiling the Model

    Training the Model

    Evaluating the Model

    Improving the Model

    Convolutional Layers

    Batch Normalization

    Dropout Layers

    Putting It All Together

    Summary

    3. Variational Autoencoflers

    The Art Exhibition

    Autoencoders

    Your First Autoencoder

    The Encoder

    The Decoder

    Joining the Encoder to the Decoder

    Analysis of the Autoencoder

    The Variational Art Exhibition

    Building a Variational Autoencoder

    The Encoder

    The Loss Function

    Analysis of the Variational Autoencoder

    Using VAEs to Generate Faces

    Training the VAE

    Analysis of the VAE

    Generating New Faces

    ……
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