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.Перевод: Киселев Александр Н.Год издания: 2020Формат: pdfЯзык: ruРазмер: 11527 KbСкачиваний: 616