Вы просматриваете: » Книги и Журналы » Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
самые интересные новости
Популярные новости
Соц сети
Мы в сети
Присоединяйтесь к нам!
мы вас ждем

VK
MAIL



Категория: Книги и Журналы, опубликовал: hottei83, добавлено: 30-10-2021, 10:44
 
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

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 генеративными 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.

Название: Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Год: 2020
Автор: Дэвид Фостер
Издательство: Питер
Жанр: программирование, разработка, компьютерная литература
Количество страниц: 352
Формат: PDF, DJVU, RTF
Язык: Русский
Размер: 47.04 Mb

Скачать Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
  Сообщить об ошибке    Комментариев оставлено: (0)    Просмотров: 10   

Другие новости по теме:

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии к новости:

Информация

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
управление аккаунтом
Профиль пользователя
, вы вошли как гость


Если вы на сайте впервые, то вы можете зарегистрироваться!

Вы забыли пароль?
архив всех новостей
Архив новостей
Наши опросы
Материалы данного ресурса принадлежат пользователям и предназначены только для ознакомления.
Администрация ресурса не несет ответственности за содержимое и техническое состояние данного ресурса.

Реклама
© 2008-2021, Lubiteli soft.
Дизайн и верстка — Rock Star
Яндекс.Метрика