David Foster 著

马晶慧 译

出版时间：2021年04月

页数：316

“本书深入浅出地介绍了生成式建模的深度学习工具包。如果你建模的深度学习工具包。如果你是一位富有创造力的编程爱好者，希望在实际工作中应用深度者，希望在实际工作中应用深。”
——DavidHa
Google Brain的研究科学家
生成建模是人工智能中最热门的话题之一。如今我们可以教机器绘画、写作和作曲，甚至在这些方面超越人类。机器学习工程师 和数据科学家可以通过本书的学习，掌握如何构建最先进的生成式深度学习模型，例如变分自动编码器、生成对抗网络(GAN)、 编码器-解码器模型，以及世界模型等。
本书的作者在书中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。
● 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。