Генеративное глубокое обучение, Творческий потенциал нейронных сетей, Фостер Д., 2020.
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.
Достижения в машинном обучении.
Чтобы понять, почему генеративное моделирование можно считать следующим рубежом машинного обучения, сначала нужно разобраться, почему дискриминативное моделирование послужило движущей силой для большинства достижений в методологии машинного обучения за последние два десятка лет, как в науке, так и в промышленности. С академической точки зрения прогресс в дискриминативном моделировании легко проследить, так как есть возможность измерить показатели производительности по определенным задачам классификации и выявить лучшую методологию в своем классе. Оценить генеративные модели труднее, особенно когда оценка качества получаемых результатов в значительной степени субъективна. Поэтому в последние годы большое внимание уделялось обучению дискриминативных моделей для достижения надежности классификации изображений или текста, сравнимой с человеческой или даже превосходящей ее.
СОДЕРЖАНИЕ.
ЧАСТЬ I.ВВЕДЕНИЕ В ГЕНЕРАТИВНОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ.
Глава 1.Генеративное моделирование.
Глава 2.Глубокое обучение.
Глава 3.Вариационные автокодировщики.
Глава 4.Генеративно-состязательные сети .
ЧАСТЬ II.УЧИМ МАШИНЫ РИСОВАТЬ, ПИСАТЬ, СОЧИНЯТЬ МУЗЫКУ И ИГРАТЬ В ИГРЫ.
Глава 5.Рисование.
Глава 6.Литературное творчество.
Глава 7.Сочинение музыки.
Глава 8.Играем в игры.
Глава 9.Будущее генеративного моделирования.
Глава 10.Заключение.
Купить .
Дата публикации:
Теги: Фостер :: нейро сети :: нейронные сети :: моделирование
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:
