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  • AIGC原理与实践 零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型
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AIGC原理与实践 零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型

书籍均为精品二手图书品相85品以上，出库会经过高温消毒，书籍上架都会检测可保证正版!!

￥ 33.1 2.6折 ￥ 129 九品

仅1件

天津宝坻
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者吴茂贵

出版社"机械工业出版社

ISBN9787111753315

出版时间2024

装帧其他

开本16开

定价129元

货号1838741920302501795

上书时间2024-10-26

粤读二手书店

七年老店
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   商品详情   

品相描述：九品
本店所售书籍均精品二手正版书书籍，严格审核品相为85品以上，出库会经过高温消毒，由于成本增加，所售书籍价格略高，运费首本5元，每增加一本运费加2元，每天下午2点前订单一般当天发出，最迟48小时内发出，二手书不保证100%没有任何笔记，有时会出现缺货现象，我们会第一时间告知您，感谢理解与支持。
商品描述
以下信息以网上匹配仅供参考，不支持以此为由退款
内容简介:

                                        本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。                                   
目录:

                                        前言

第1章 AIGC概述 1

1.1 AIGC的主要技术 1

1.1.1 语言生成方面的技术 2

1.1.2 视觉生成方面的技术 3

1.1.3 多模态方面的技术 3

1.2 生成模型与判别模型 4

1.2.1 生成模型 4

1.2.2 判别模型 5

1.3 生成模型的原理 5

1.3.1 生成模型的框架 6

1.3.2 生成模型的概率表示 6

1.3.3 生成模型的目标函数 7

1.3.4 生成模型的挑战及解决方法 8

1.4 表示学习 9

1.4.1 表示学习的直观理解 10

1.4.2 表示学习的常用方式 12

1.4.3 表示学习与特征工程的区别 13

1.4.4 图像的表示学习 13

1.4.5 文本的表示学习 14

1.4.6 多模态的表示学习 15

1.4.7 表示学习的融合技术 16

1.4.8 如何衡量表示学习的优劣 17

1.5 表示学习的逆过程 18

第2章 深度神经网络 21

2.1 用PyTorch构建深度神经网络 21

2.1.1 神经网络的核心组件 21

2.1.2 构建神经网络的主要工具 22

2.1.3 构建模型 24

2.1.4 训练模型 24

……
                                    

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