生成式深度学习
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作者(美)大卫·福斯特
出版社中国电力出版社
ISBN9787519853082
出版时间2021-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数332页
字数433千字
定价88元
货号SC:9787519853082
上书时间2024-05-07
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商品详情
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内容简介:
学习如何通过变分自动编码器改变图像中人物的面部表情。学习如何构建GAN模型，包括风格迁移模型CycleGAN以及音乐生成模型MuseGAN。学习如何通过循环生成模型来生成文本，以及如何利用注意力机制改善模型。学习如何利用生成模型帮助智能体在强化学习环境中完成任务。探索Transformer（BERT、GPT-2），以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型的架构。
目录:
前言1
第一部分生成式深度学习概述
第1章生成建模11
1.1什么是生成建模？11
1.1.1生成建模与判别建模13
1.1.2机器学习的发展14
1.1.3生成建模的兴起15
1.1.4生成建模的框架18
1.2概率生成模型21
1.2.1你好，Wrodl！24
1.2.2你的第一个概率生成模型25
1.2.3朴素贝叶斯28
1.2.4你好，Wrodl！续篇31
1.3生成建模的难题33
表示学习34
1.4设置环境37
1.5小结40
第2章深度学习41
2.1结构化与非结构化数据41
2.2深度神经网络43
Keras和TensorFlow44
2.3第一个深度神经网络45
2.3.1加载数据46
2.3.2建立模型48
2.3.3编译模型52
2.3.4训练模型54
2.3.5评估模型55
2.4改进模型58
2.4.1卷积层58
2.4.2批标准化64
2.4.3Dropout层66
2.4.4结合所有层68
2.5小结71
第3章变分自动编码器73
3.1画展73
3.2自动编码器76
3.2.1第一个自动编码器77
3.2.2编码器78
3.2.3解码器80
3.2.4连接编码器与解码器82
3.2.5分析自动编码器84
3.3变化后的画展87
3.4构建变分自动编
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