生成式深度学习

内容简介

生成式AI是科技领域*炙手可热的话题。这本实践用书教机器学习工程师和数据科学人员如何利用TensorFlow和Keras从零开始创建令人印象深刻的生成式深度学习模型，包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、Transformers、归一化流、基于能量的模型和去噪扩散模型。
本书从深度学习的基础知识开始，逐步讲解*前沿的架构。通过各种技巧和窍门，你将理解如何使你的模型更高效地学习，变得更具创造力。
·了解VAE如何改变照片中的面部表情
·训练GAN基于你自己的数据集生成图像
·构建扩散模型，产生新品种的花卉
·训练自己的GPT进行文本生成
·学习ChatGPT等大语言模型的训练方式
·探索StyleGAN2和ViT-VQGAN等*先进的架构生成式AI是科技领域*炙手可热的话题。这本实践用书教机器学习工程师和数据科学人员如何利用TensorFlow和Keras从零开始创建令人印象深刻的生成式深度学习模型，包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、Transformers、归一化流、基于能量的模型和去噪扩散模型。
本书从深度学习的基础知识开始，逐步讲解*前沿的架构。通过各种技巧和窍门，你将理解如何使你的模型更高效地学习，变得更具创造力。
·了解VAE如何改变照片中的面部表情
·训练GAN基于你自己的数据集生成图像
·构建扩散模型，产生新品种的花卉
·训练自己的GPT进行文本生成
·学习ChatGPT等大语言模型的训练方式
·探索StyleGAN2和ViT-VQGAN等*先进的架构
·使用Transformers和MuseGAN创作多声部音乐
·理解生成世界模型如何解决强化学习任务
·深入研究DALL.E 2、Imagen、Stable Diffusion等多模态模型
书中还探讨了生成式AI的未来，以及个人和公司如何积极利用这一引人注目的新技术创造竞争优势。