Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Programowanie

Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania Język: 1

978-83-283-7283-2

Cena Brutto: 67.00

Cena netto: 63.81

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor David Foster
Liczba_stron 264
Wydawnictwo Helion
Oprawa miękka
Data_Wydania 2021-03-16

Techniki uczenia głębokiego rozwijają się w imponującym tempie, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w przeróżnych branżach. Coraz częściej komputer wykonuje zadania, które do niedawna były zarezerwowane dla człowieka. Dobrym przykładem jest tworzenie dzieł sztuki: ostatnie postępy w dziedzinie modelowania generatywnego sprawiają, że maszyny tworzą oryginalne obrazy w określonym stylu, piszą spójne akapity tekstu, komponują przyjemną w odbiorze muzykę i generują prawdopodobne scenariusze zdarzeń. Ta generatywna rewolucja już się zaczęła, a jej efekty przekraczają najśmielsze wyobrażenia.


Ta książka jest praktycznym przewodnikiem przeznaczonym dla inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych. W jasny i przystępny sposób omówiono w niej zasadnicze zagadnienia teorii modelowania generatywnego, a następnie zaprezentowano techniki stosowane do budowy modeli generatywnych, włącznie z ogólnym opisem uczenia głębokiego, wariacyjnych autoenkoderów i generatywnych sieci antagonistycznych (GAN). Na tej podstawie - z wykorzystaniem biblioteki Keras - pokazano wewnętrzne funkcjonowanie każdej z tych technik, łącznie z najbardziej nowatorskimi architekturami. Opisano krok po kroku sposoby rozwiązywania takich twórczych zadań jak malowanie, pisanie i komponowanie muzyki, a także zastosowania modelowania generatywnego do optymalizacji strategii grania w gry (modele World).

W książce między innymi:

  • działanie autoenkoderów wariacyjnych
  • tworzenie sieci GAN, w tym CycleGAN i MuseGAN
  • rekurencyjne modele generatywne do tworzenia tekstu oraz mechanizmy uwagi
  • modele generatywne w środowiskach uczenia przez wzmacnianie
  • architektura Transformer (BERT, GPT-2) oraz modele generowania obrazu

Czy potrafisz stworzyć... twórcę?

Przedmowa 8

CZĘŚĆ I. WPROWADZENIE DO GENERATYWNEGO UCZENIA GŁĘBOKIEGO 13

1. Modelowanie generatywne 15

  • Czym jest modelowanie generatywne? 15
    • Modelowanie generatywne a dyskryminatywne 16
    • Postępy w uczeniu maszynowym 18
    • Powstanie modelowania generatywnego 19
    • Framework modelowania generatywnego 21
  • Probabilistyczne modele generatywne 23
    • Witaj, Zlemio! 25
    • Twój pierwszy probabilistyczny model generatywny 26
    • Naiwny model Bayesa 29
    • Witaj, Zlemio! Kontynuacja 31
  • Wyzwania modelowania generatywnego 33
    • Uczenie reprezentacji 34
  • Konfiguracja środowiska 37
  • Podsumowanie 39

2. Uczenie głębokie 41

  • Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane 41
  • Głębokie sieci neuronowe 42
    • Keras i TensorFlow 44
  • Twoja pierwsza głęboka sieć neuronowa 45
    • Ładowanie danych 45
    • Budowanie modelu 46
    • Kompilacja modelu 50
    • Szkolenie modelu 51
    • Ocena modelu 52
  • Usprawnianie modelu 54
    • Warstwy konwolucyjne 55
    • Normalizacja partii 59
    • Warstwy Dropout 61
    • Połączenie warstw w całość 63
  • Podsumowanie 66

3. Autoenkodery wariacyjne 67

  • Wystawa 67
  • Autoenkodery 70
    • Twój pierwszy autoenkoder 71
    • Koder 71
    • Dekoder 73
    • Połączenie kodera z dekoderem 75
    • Analiza autoenkodera 76
  • Wariacyjna wystawa sztuki 78
  • Budowanie autoenkodera wariacyjnego 80
    • Koder 80
    • Funkcja strat 85
    • Analiza autoenkodera wariacyjnego 86
  • Korzystanie z VAE do generowania twarzy 87
    • Szkolenie VAE 88
    • Analiza VAE 88
    • Generowanie nowych twarzy 91
    • Arytmetyka przestrzeni ukrytej 92
    • Morfing twarzy 93
  • Podsumowanie 94

4. Sieci GAN 95

  • Ganimale 95
  • Wprowadzenie do sieci GAN 97
  • Twoja pierwsza sieć GAN 98
    • Dyskryminator 99
    • Generator 101
    • Szkolenie sieci GAN 104
  • Wyzwania dla sieci GAN 108
    • Oscylacyjne straty 109
    • Załamanie trybu 109
    • Mylące wartości funkcji strat 110
    • Hiperparametry 110
    • Stawianie czoła wyzwaniom związanym z GAN 111
  • Model GAN Wassersteina 111
    • Funkcja straty Wassersteina 111
    • Ograniczenie Lipschitza 113
    • Obcinanie wag 113
    • Szkolenie sieci WGAN 114
    • Analiza sieci WGAN 115
  • WGAN-GP 116
    • Funkcja straty z ograniczeniem gradientu 116
    • Analiza sieci WGAN-GP 120
  • Podsumowanie 121

CZĘŚĆ II. UCZENIE KOMPUTERÓW MALOWANIA, PISANIA, KOMPONOWANIA I GRANIA 123

5. Malowanie 125

  • Jabłka i pomarańcze 126
  • CycleGAN 128
  • Twoja pierwsza sieć CycleGAN 130
    • Przegląd 130
    • Generatory (U-Net) 131
    • Dyskryminatory 134
    • Kompilacja modelu CycleGAN 136
    • Szkolenie sieci CycleGAN 137
    • Analiza sieci CycleGAN 138
  • Tworzenie sieci CycleGAN, która maluje w stylu Moneta 140
    • Generatory (ResNet) 141
    • Analiza zaprojektowanej sieci CycleGAN 142
  • Neuronowy transfer stylu 143
    • Utrata treści 145
    • Utrata stylu 147
    • Całkowita utrata wariancji 149
    • Uruchomienie neuronowego transferu stylów 150
    • Analiza modelu neuronowego transferu stylu 151
  • Podsumowanie 152

6. Pisanie 153

  • Literackie Stowarzyszenie Twórczych Miernot 154
  • Sieci LSTM 155
  • Twoja pierwsza sieć LSTM 156
    • Tokenizacja 156
    • Budowanie zestawu danych 158
    • Architektura LSTM 159
    • Warstwa Embedding 160
    • Warstwa LSTM 161
    • Komórka LSTM 162
  • Generowanie nowego tekstu 164
  • Rozszerzenia sieci RNN 168
    • Stos sieci rekurencyjnych 168
    • Sieci GRU 169
    • Komórki dwukierunkowe 170
  • Modele koder-dekoder 170
  • Generator pytań i odpowiedzi 172
    • Zestaw danych pytanie - odpowiedź 173
    • Architektura modelu 174
    • Wnioskowanie 177
    • Wyniki modelu 179
  • Podsumowanie 180

7. Komponowanie muzyki 181

  • Wymagania wstępne 182
    • Notacja muzyczna 182
  • Twoja pierwsza sieć RNN do generowania muzyki 184
    • Mechanizm uwagi 185
    • Budowanie mechanizmu uwagi w Keras 187
    • Analiza sieci RNN z mechanizmem uwagi 190
    • Mechanizm uwagi w sieciach koder-dekoder 195
    • Generowanie polifonicznej muzyki 199
  • MuseGAN 199
  • Twoja pierwsza sieć MuseGAN 201
  • Generator sieci MuseGAN 203
    • Akordy, styl, melodia i ścieżki 205
    • Generator taktów 207
    • Połączenie architektury w całość 208
  • Krytyk 209
  • Analiza sieci MuseGAN 210
  • Podsumowanie 212

8. Gry 213

  • Uczenie przez wzmacnianie 213
    • OpenAI Gym 215
  • Architektura modelu świata 217
    • Autoenkoder wariacyjny 217
    • MDN-RNN 218
    • Kontroler 219
  • Konfiguracja 219
  • Przegląd procesu szkolenia 220
  • Zbieranie losowych danych rozgrywki 221
  • Szkolenie VAE 222
    • Architektura VAE 224
    • Eksploracja VAE 226
  • Pobieranie danych do szkolenia sieci RNN 228
  • Szkolenie sieci MDN-RNN 229
    • Architektura sieci MDN-RNN 230
    • Próbkowanie następnego wektora z i wartości nagrody z sieci MDN-RNN 231
    • Funkcja straty sieci MDN-RNN 232
  • Szkolenie kontrolera 233
    • Architektura kontrolera 234
    • CMA-ES 234
    • Współbieżny algorytm CMA-ES 236
    • Wyjście ze szkolenia kontrolera 238
  • Szkolenie "we śnie" 239
    • Szkolenie kontrolera "we śnie" 239
    • Wyzwania związane ze szkoleniem "we śnie" 241
  • Podsumowanie 242

9. Przyszłość modelowania generatywnego 243

  • Pięć lat postępu 243
  • Transformer 245
    • Kodowanie pozycyjne 246
    • Warstwy Multi-head Attention 246
    • Dekoder 249
    • Analiza modelu Transformer 249
    • BERT 250
    • GPT-2 251
    • MuseNet 252
  • Postępy w generowaniu obrazów 252
    • ProGAN 252
    • SAGAN 254
    • BigGAN 255
    • StyleGAN 256
  • Zastosowania modelowania generatywnego 259
    • Sztuka AI 259
    • Muzyka AI 259

10. Zakończenie 261

powrót
 
Produkty Podobne
Ekstremalny kod w języku C. Współbieżność i programowanie zorientowane obiektowo
Wzorce projektowe uczenia maszynowego
Responsive Web Design. Projektowanie elastycznych witryn w HTML5 i CSS3. Wydanie III
Arduino dla początkujących. Kolejny krok. Wydanie II
#AgileKtóryDziała. Pracuj zwinnie i skutecznie
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
Kod Pythona w jednym wierszu. Jak profesjonaliści piszą programy doskonałe
Tajniki Kubernetes
JavaScript. Przewodnik. Poznaj język mistrzów programowania. Wydanie VII
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
Więcej produktów