![Generative Deep Learning. 2nd Edition David Foster - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_38yw.png)
![Generative Deep Learning. 2nd Edition David Foster - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_38yw.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 456
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Generative Deep Learning. 2nd Edition
Generative AI is the hottest topic in tech. This practical book teaches machine learning engineers and data scientists how to use TensorFlow and Keras to create impressive generative deep learning models from scratch, including variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), Transformers, normalizing flows, energy-based models, and denoising diffusion models.
The book starts with the basics of deep learning and progresses to cutting-edge architectures. Through tips and tricks, you'll understand how to make your models learn more efficiently and become more creative.
- Discover how VAEs can change facial expressions in photos
- Train GANs to generate images based on your own dataset
- Build diffusion models to produce new varieties of flowers
- Train your own GPT for text generation
- Learn how large language models like ChatGPT are trained
- Explore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGAN
- Compose polyphonic music using Transformers and MuseGAN
- Understand how generative world models can solve reinforcement learning tasks
- Dive into multimodal models such as DALL.E 2, Imagen, and Stable Diffusion
This book also explores the future of generative AI and how individuals and companies can proactively begin to leverage this remarkable new technology to create competitive advantage.
Wybrane bestsellery
-
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, włączn...
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)40.20 zł
67.00 zł(-40%) -
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.40 zł
139.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%)
Ebooka "Generative Deep Learning. 2nd Edition" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Generative Deep Learning. 2nd Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Generative Deep Learning. 2nd Edition" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-3414-3, 9781098134143
- Data wydania ebooka:
-
2022-06-28
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 30.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 56.7MB
Spis treści ebooka
- Foreword
- Preface
- Objective and Approach
- Prerequisites
- Roadmap
- Changes in the Second Edition
- Other Resources
- Conventions Used in This Book
- Codebase
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- I. Introduction to Generative Deep Learning
- 1. Generative Modeling
- What Is Generative Modeling?
- Generative Versus Discriminative Modeling
- The Rise of Generative Modeling
- Generative Modeling and AI
- What Is Generative Modeling?
- Our First Generative Model
- Hello World!
- The Generative Modeling Framework
- Representation Learning
- Core Probability Theory
- Generative Model Taxonomy
- The Generative Deep Learning Codebase
- Cloning the Repository
- Using Docker
- Running on a GPU
- Summary
- 2. Deep Learning
- Data for Deep Learning
- Deep Neural Networks
- What Is a Neural Network?
- Learning High-Level Features
- TensorFlow and Keras
- Multilayer Perceptron (MLP)
- Preparing the Data
- Building the Model
- Layers
- Activation functions
- Inspecting the model
- Compiling the Model
- Loss functions
- Optimizers
- Training the Model
- Evaluating the Model
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Convolutional Layers
- Stride
- Padding
- Stacking convolutional layers
- Inspecting the model
- Convolutional Layers
- Batch Normalization
- Covariate shift
- Training using batch normalization
- Prediction using batch normalization
- Dropout
- Building the CNN
- Training and Evaluating the CNN
- Summary
- II. Methods
- 3. Variational Autoencoders
- Introduction
- Autoencoders
- The Fashion-MNIST Dataset
- The Autoencoder Architecture
- The Encoder
- The Decoder
- Joining the Encoder to the Decoder
- Reconstructing Images
- Visualizing the Latent Space
- Generating New Images
- Variational Autoencoders
- The Encoder
- Building the VAE encoder
- The Encoder
- The Loss Function
- Training the Variational Autoencoder
- Analysis of the Variational Autoencoder
- Exploring the Latent Space
- The CelebA Dataset
- Training the Variational Autoencoder
- Analysis of the Variational Autoencoder
- Generating New Faces
- Latent Space Arithmetic
- Morphing Between Faces
- Summary
- 4. Generative Adversarial Networks
- Introduction
- Deep Convolutional GAN (DCGAN)
- The Bricks Dataset
- The Discriminator
- The Generator
- Training the DCGAN
- Analysis of the DCGAN
- GAN Training: Tips and Tricks
- Discriminator overpowers the generator
- Generator overpowers the discriminator
- Uninformative loss
- Hyperparameters
- Tackling GAN challenges
- Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP)
- Wasserstein Loss
- The Lipschitz Constraint
- Enforcing the Lipschitz Constraint
- The Gradient Penalty Loss
- Training the WGAN-GP
- Analysis of the WGAN-GP
- Conditional GAN (CGAN)
- CGAN Architecture
- Training the CGAN
- Analysis of the CGAN
- Summary
- 5. Autoregressive Models
- Introduction
- Long Short-Term Memory Network (LSTM)
- The Recipes Dataset
- Working with Text Data
- Tokenization
- Creating the Training Set
- The LSTM Architecture
- The Embedding Layer
- The LSTM Layer
- The LSTM Cell
- Training the LSTM
- Analysis of the LSTM
- Recurrent Neural Network (RNN) Extensions
- Stacked Recurrent Networks
- Gated Recurrent Units
- Bidirectional Cells
- PixelCNN
- Masked Convolutional Layers
- Residual Blocks
- Training the PixelCNN
- Analysis of the PixelCNN
- Mixture Distributions
- Summary
- 6. Normalizing Flow Models
- Introduction
- Normalizing Flows
- Change of Variables
- The Jacobian Determinant
- The Change of Variables Equation
- RealNVP
- The Two Moons Dataset
- Coupling Layers
- Passing data through a coupling layer
- Stacking coupling layers
- Training the RealNVP Model
- Analysis of the RealNVP Model
- Other Normalizing Flow Models
- GLOW
- FFJORD
- Summary
- 7. Energy-Based Models
- Introduction
- Energy-Based Models
- The MNIST Dataset
- The Energy Function
- Sampling Using Langevin Dynamics
- Training with Contrastive Divergence
- Analysis of the Energy-Based Model
- Other Energy-Based Models
- Summary
- 8. Diffusion Models
- Introduction
- Denoising Diffusion Models (DDM)
- The Flowers Dataset
- The Forward Diffusion Process
- The Reparameterization Trick
- Diffusion Schedules
- The Reverse Diffusion Process
- The U-Net Denoising Model
- Sinusoidal embedding
- ResidualBlock
- DownBlocks and UpBlocks
- Training the Diffusion Model
- Sampling from the Denoising Diffusion Model
- Analysis of the Diffusion Model
- Generating images
- Adjusting the number of diffusion steps
- Interpolating between images
- Summary
- III. Applications
- 9. Transformers
- Introduction
- GPT
- The Wine Reviews Dataset
- Attention
- Queries, Keys, and Values
- Multihead Attention
- Causal Masking
- The Transformer Block
- Positional Encoding
- Training GPT
- Analysis of GPT
- Generating text
- Viewing the attention scores
- Other Transformers
- T5
- GPT-3 and GPT-4
- ChatGPT
- Summary
- 10. Advanced GANs
- Introduction
- ProGAN
- Progressive Training
- Minibatch standard deviation
- Equalized learning rates
- Pixelwise normalization
- Progressive Training
- Outputs
- StyleGAN
- The Mapping Network
- The Synthesis Network
- Adaptive instance normalization
- Style mixing
- Stochastic variation
- Outputs from StyleGAN
- StyleGAN2
- Weight Modulation and Demodulation
- Path Length Regularization
- No Progressive Growing
- Outputs from StyleGAN2
- Other Important GANs
- Self-Attention GAN (SAGAN)
- BigGAN
- VQ-GAN
- ViT VQ-GAN
- Summary
- 11. Music Generation
- Introduction
- Transformers for Music Generation
- The Bach Cello Suite Dataset
- Parsing MIDI Files
- Tokenization
- Creating the Training Set
- Sine Position Encoding
- Multiple Inputs and Outputs
- Analysis of the Music-Generating Transformer
- Tokenization of Polyphonic Music
- Grid tokenization
- Event-based tokenization
- MuseGAN
- The Bach Chorale Dataset
- The MuseGAN Generator
- The temporal network
- Chords, style, melody, and groove
- The bar generator
- Putting it all together
- The MuseGAN Critic
- Analysis of the MuseGAN
- Summary
- 12. World Models
- Introduction
- Reinforcement Learning
- The CarRacing Environment
- World Model Overview
- Architecture
- The VAE
- The MDN-RNN
- The controller
- Architecture
- Training
- Collecting Random Rollout Data
- Training the VAE
- The VAE Architecture
- Exploring the VAE
- The VAE model
- The encoder models
- The decoder model
- Collecting Data to Train the MDN-RNN
- Training the MDN-RNN
- The MDN-RNN Architecture
- Sampling from the MDN-RNN
- Training the Controller
- The Controller Architecture
- CMA-ES
- Parallelizing CMA-ES
- In-Dream Training
- Summary
- 13. Multimodal Models
- Introduction
- DALL.E 2
- Architecture
- The Text Encoder
- CLIP
- The Prior
- Autoregressive prior
- Diffusion prior
- The Decoder
- GLIDE
- Upsampler
- Examples from DALL.E 2
- Image variations
- Importance of the prior
- Limitations
- Imagen
- Architecture
- DrawBench
- Examples from Imagen
- Stable Diffusion
- Architecture
- Examples from Stable Diffusion
- Flamingo
- Architecture
- The Vision Encoder
- The Perceiver Resampler
- The Language Model
- Examples from Flamingo
- Summary
- 14. Conclusion
- Timeline of Generative AI
- 20142017: The VAE and GAN Era
- 20182019: The Transformer Era
- 20202022: The Big Model Era
- Timeline of Generative AI
- The Current State of Generative AI
- Large Language Models
- Text-to-Code Models
- Text-to-Image Models
- Other Applications
- The Future of Generative AI
- Generative AI in Everyday Life
- Generative AI in the Workplace
- Generative AI in Education
- Generative AI Ethics and Challenges
- Final Thoughts
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(201.03 zł najniższa cena z 30 dni)
200.93 zł
239.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(241.36 zł najniższa cena z 30 dni)
241.26 zł
289.00 zł(-17%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(200.59 zł najniższa cena z 30 dni)
200.09 zł
239.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(114.93 zł najniższa cena z 30 dni)
114.88 zł
149.00 zł(-23%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(199.08 zł najniższa cena z 30 dni)
198.88 zł
239.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(241.02 zł najniższa cena z 30 dni)
240.92 zł
289.00 zł(-17%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(148.10 zł najniższa cena z 30 dni)
148.00 zł
179.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(174.74 zł najniższa cena z 30 dni)
174.54 zł
219.00 zł(-20%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
199.00 zł(-11%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(140.34 zł najniższa cena z 30 dni)
140.14 zł
179.00 zł(-22%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: Generative Deep Learning. 2nd Edition David Foster (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.