Generative modeling is one of the hottest topics in AI. It's now possible to teach a machine to excel at human endeavors such as painting, writing, and composing music. With this practical book, machine learning engineers and data scientists will discover how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models such as variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), Transformers, normalizing flows, energy based models, and diffusion models.
Author David Foster demonstrates the inner workings of each technique, starting with the basics of deep learning before advancing to some of the most cutting-edge algorithms in the field. Through tips and tricks, you'll understand how to make your models learn more efficiently and become more creative.
Генеративное моделирование — одна из самых горячих тем в области искусственного интеллекта. Теперь можно научить машину преуспевать в человеческих начинаниях, таких как рисование, письмо и сочинение музыки. С помощью этой практической книги инженеры по машинному обучению и специалисты по данным узнают, как воссоздать некоторые из наиболее впечатляющих примеров генеративных моделей глубокого обучения, таких как вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), преобразователи, нормализующие потоки, энергетические основанные модели и диффузионные модели.
Автор Дэвид Фостер демонстрирует внутреннюю работу каждой техники, начиная с основ глубокого обучения и заканчивая некоторыми из самых передовых алгоритмов в этой области. Благодаря советам и рекомендациям вы поймете, как сделать так, чтобы ваши модели обучались более эффективно и становились более творческими.