生成AI是科技领域最热门的话题。本实用书籍教授机器学习工程师和数据科学家如何使用TensorFlow和Keras从零开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型,包括变分自编码器(VAEs)、生成对抗网络(GANs)、Transformers、归一化流、基于能量的模型和去噪扩散模型。 该书从深度学习的基础知识开始,逐步进入最前沿的架构。通过提示和技巧,你将理解如何使你的模型更有效地学习并变得更有创造力。

探索VAEs如何改变照片中的面部表情 训练GANs根据你自己的数据集生成图像 构建扩散模型产生新的花卉品种 训练你自己的GPT进行文本生成 学习大型语言模型如ChatGPT是如何训练的 探索最新的架构,如StyleGAN2和ViT-VQGAN 使用Transformers和MuseGAN创作复调音乐 了解生成世界模型如何解决强化学习任务 深入研究多模态模型,如DALL.E 2、Imagen和Stable Diffusion 本书还探讨了生成AI的未来,以及个人和公司如何可以积极开始利用这种惊人的新技术来创造竞争优势。

https://www.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781098134174/

成为VIP会员查看完整内容
149

相关内容

【2023新书】《ChatGPT入门》,179页pdf
专知会员服务
253+阅读 · 2023年5月30日
【2022新书】深度学习R语言实战,第二版,568页pdf
专知会员服务
83+阅读 · 2022年10月23日
【2022新书】应用深度学习:工具、技术与实现,355页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2022年7月26日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
198+阅读 · 2019年9月30日
【GAN】生成对抗网络(GAN)的发展史
产业智能官
16+阅读 · 2020年3月20日
GAN毕业手册:从零到一构建自己的GAN模型
AI前线
14+阅读 · 2019年5月15日
2019年最新-深度学习、生成对抗、Pytorch优秀教材推荐
深度学习与NLP
41+阅读 · 2019年4月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
19+阅读 · 2021年1月14日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员