Deep learning i modelowanie generatywne

Dostępność: Towar na zamówienie

Wysyłka: od 48 godzin

Cena: 60,30 zł 60.30

ilość szt

Ocena:

Wydawnictwo: Helion

Kod EAN: 9788328372832

Opis

Techniki uczenia głębokiego rozwijają się w imponującym tempie, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w przeróżnych branżach. Coraz częściej komputer wykonuje zadania, które do niedawna były zarezerwowane dla człowieka. Dobrym przykładem jest tworzenie dzieł sztuki: ostatnie postępy w dziedzinie modelowania generatywnego sprawiają, że maszyny tworzą oryginalne obrazy w określonym stylu, piszą spójne akapity tekstu, komponują przyjemną w odbiorze muzykę i generują prawdopodobne scenariusze zdarzeń. Ta "generatywna rewolucja" już się zaczęła, a jej efekty przekraczają najśmielsze wyobrażenia. Ta książka jest praktycznym przewodnikiem przeznaczonym dla inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych. W jasny i przystępny sposób omówiono w niej zasadnicze zagadnienia teorii modelowania generatywnego, a następnie zaprezentowano techniki stosowane do budowy modeli generatywnych, włącznie z ogólnym opisem uczenia głębokiego, wariacyjnych autoenkoderów i generatywnych sieci antagonistycznych (GAN). Na tej podstawie - z wykorzystaniem biblioteki Keras - pokazano wewnętrzne funkcjonowanie każdej z tych technik, łącznie z najbardziej nowatorskimi architekturami. Opisano krok po kroku sposoby rozwiązywania takich twórczych zadań jak malowanie, pisanie i komponowanie muzyki, a także zastosowania modelowania generatywnego do optymalizacji strategii grania w gry (modele World). W książce między innymi: działanie autoenkoderów wariacyjnych tworzenie sieci GAN, w tym CycleGAN i MuseGAN rekurencyjne modele generatywne do tworzenia tekstu oraz mechanizmy uwagi modele generatywne w środowiskach uczenia przez wzmacnianie architektura Transformer (BERT, GPT-2) oraz modele generowania obrazu Czy potrafisz stworzyć... twórcę?

Dane techniczne

DANE PRODUCENTA	INFOR PL S.A.,Burakowska 14,01-066,Warszawa,PL,bok@infor.pl
0003 FORMAT	B5
0004 LICZBA STRON	264
0013 ROK WYDANIA	2021
0001 AUTOR	Foster David
0002 OPRAWA	miękka
0109 WYDAWNICTWO	Helion