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深度学习入门5:生成模型
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深度学习入门5:生成模型

斋藤康毅

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作品简介

本书是畅销书“深度学习入门&进阶”系列第五本书,主要围绕生成模型进行讲解。生成模型是一种非常重要的技术,对于人工智能的发展有着重要的作用。本书延续了作者通俗易懂的行文风格,以深入浅出的方式介绍正态分布到扩散模型所涉及的技术,并最终完成一个类似于Stable Diffusion的图像生成人工智能。读者可在创建这个图像生成人工智能的过程中学习各类技术,边做边思考,体会到技术的有趣之处蕴藏在各个细节中这一点,从而加深对生成模型的理解。

出版社人民邮电出版社
出版时间2025-06-01
ISBN9787115669773
共 19 章
内容提要试读
Reilly Media, Inc. 介绍试读
前言试读
步骤1 正态分布试读
步骤2 最大似然估计
步骤3 多维正态分布
步骤4 高斯混合模型
步骤5 EM算法
步骤6 神经网络
步骤7 变分自编码器
步骤8 扩散模型的理论知识
步骤9 扩散模型的实现
步骤10 扩散模型的应用
附录A 多维正态分布最大似然估计的推导★
附录B 詹生不等式
附录C 分层VAE的理论与实现★
附录D 数学式及符号一览表
后记
参考文献

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