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生成AI目前是技术中最热门的话题。本动手指南教机器学习工程师和数据科学家如何使用Tensorflow和Tensorflow和Keras从头开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型，包括变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN），变形金刚，变形金刚，正常流量，基于能量的模型，基于能量的差异模型，以及基本的架构架构。Through tips and tricks, you'll learn how to make your models more efficient and creative.Discover how VAEs can change facial expressions in photosTrain GANs to generate images based on your own datasetBuild diffusion models to produce new varieties of flowersTrain your own GPT for text generationLearn how large language models like ChatGPT are trainedExplore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGANCompose polyphonic music使用变形金刚和博物馆构成生成世界模型如何将增强学习任务求解到诸如dall.e 2，Imagen和稳定扩散等多模型模型中，这本书还探讨了生成AI的未来及其具有竞争优势的潜力。生成AI目前是技术中最热门的话题。本动手指南教机器学习工程师和数据科学家如何使用Tensorflow和Keras从头开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型，包括VAE，gans，gans，transformers，“标准化流量”，“基于能量”的模型，基于能量的模型以及扩散的扩散模型。这本书以基本的深度学习概念和高级体系结构为基本的深度学习概念开始。和概率理论，正如某些模型使用数学符号描述的那样。Through tips and tricks, you'll learn how to make your models more efficient and creative.Discover how VAEs can change facial expressions in photosTrain GANs to generate images based on your own datasetBuild diffusion models to produce new varieties of flowersTrain your own GPT for text generationLearn how large language models like ChatGPT are trainedExplore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGANCompose polyphonic music使用变形金刚和博物馆构成生成世界模型如何将增强学习任务解决成多模型，例如Dall.e 2，Imagen和稳定的扩散，这本书还深入研究了生成AI的未来及其具有竞争优势的潜力。要开始使用Python，请访问Learningpypython.org获取免费资源，这些资源将帮助您发展足够的知识来与本书中的示例合作。对线性代数（矩阵乘法等）有牢固的了解也很重要另外，请确保您有一个可以从GitHub存储库中运行代码示例的环境。不用担心您是深度学习的新手 - 您不需要昂贵的硬件即可像GPU一样开始培训模型。实际上，在投资硬件之前了解基础知识更为重要。本书将向您展示如何在自己的数据上培训自己的生成模型，而不是依靠预训练的模型。我们将从第一原则中深入研究这些模型的架构和设计，因此您可以完全了解它们如何使用Python和Keras进行编码。科学家们正在破解代码以复制一些最具开创性的生成深度学习模型，例如变化自动编码器，生成的对抗性网络（GAN），编码器模型和世界模型。在本文中，专家David Foster带领读者从深度学习的基础上到彻底改变该领域的出血 - 边缘算法的旅程。通过分享技巧和技巧，您将深入了解如何优化模型以提高性能和创造力。动手实践实用的GAN示例，例如Cyclegan for Style Transfer和Musegan for Music Generation。学习如何制作复发性生成模型来生成文本，并使用注意机制改进它们。探索生成模型如何授权代理在加强学习框架内处理复杂的任务。最后，深入研究了基于变压器的模型，例如Bert和GPT-2，以及Progan和StyleGan等图像生成技术。
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