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题名/责任者:

生成式深度学习/(美)大卫·福斯特(DavidFoster)著 马晶慧译

出版发行项:

北京:中国电力出版社,2021.4

ISBN及定价:

978-7-5198-5308-2/CNY88.00

载体形态项:

332页;26cm

个人责任者:

(美) 福斯特 (Foster, David) 著

个人次要责任者:

马晶慧 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

大卫·福斯特 (David Foster)，DavidFoster是AppliedDataScience的联合创始人，这是一家数据科学咨询公司，为客户提供创新的解决方案。他拥有英国剑桥三一学院的数学硕士学位，以及华威大学运筹学硕士学位。

提要文摘附注:

本书介绍了各项技术的内部工作原理，从最基础的使用Keras构建深度学习模型开始，深入浅出地介绍了该领域最先进的算法。你可以通过书中的技巧和窍门，学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型。本书的主要内容有：学习如何通过变分自动编码器改变图像中人物的面部表情。学习如何构建GAN模型，包括风格迁移模型CycleGAN以及音乐生成模型MuseGAN.学习如何通过循环生成模型来生成文本，以及如何利用注意力机制改善模型。学习如何利用生成模型帮助智能体在强化学习环境中完成任务。探索Transformer（BERT、GPT—2），以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型的架构。

使用对象附注:

机器学习工程师和数据科学家。

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