Доступно

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей (Дэвид Фостер)

  • Дата начала
Информация
Тип покупки: Оптовая
Цена: 60 РУБ

Организатор: Актёр Актёр
Статус:
Доступно
Список участников
Ссылки для скачивания Как распаковать архивы? »
Актёр
Актёр
Организатор
Сообщения
Монеты
0.0
Оплачено
5
Купоны
0
Кешбэк
0
Баллы
0
  • @Skladchiki
  • #1

Складчина: Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей (Дэвид Фостер)

Ссылка на картинку
изображение
Генеративное глубокое обучение.
Творческий потенциал нейронных сетей
(Дэвид Фостер)

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.
Издательство: Питер
Год: 2020
Формат: pdf
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Поиск по тегу:
Теги
генеративное глубокое обучение генеративное обучение информационные технологии программирование эвид фостер

Зарегистрируйте учетную запись или войдите, чтобы обсуждать и скачивать материалы!

Зарегистрироваться

Создайте учетную запись. Это быстро!

Авторизоваться

Вы уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Сверху