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深度学习与深度合成
吴剑更新时间:2021-11-24 20:22:39
最新章节:8.3 深度合成检测实战开会员,本书免费读 >
以深度学习为代表的人工智能技术正改变着世界,并且已经步入到人们的日常生活之中。深度合成作为一种人工智能内容合成技术,在2017年引起人们关注。随着技术的发展,深度合成技术已经衍生出包括图像合成、视频合成、声音合成和文本生成等多种技术,能够应用于新闻传媒、影视制作、娱乐、教育和电子商务等诸多领域。本书面向对深度学习技术感兴趣的初学者,内容侧重于深度学习和深度合成的基础知识和实现方法。为了让尽可能多的读者通过本书了解深度学习和深度合成,书中没有使用过多的数学公式,而是从实践角度介绍深度学习的基本知识,给出了人工神经网络、深度合成技术以及深度学习系统的实现方法,书中附有的大量关键程序代码力图帮助读者结合实践操作快速入门。
品牌:纺织社
上架时间:2021-01-01 00:00:00
出版社:中国纺织出版社
本书数字版权由纺织社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
深度学习与深度合成最新章节
查看全部- 8.3 深度合成检测实战
- 8.2 深度合成分析
- 8.1 深度合成原理
- 第8章 深度合成
- 7.3 GAN的变体
- 7.2 生成对抗网络GAN
- 7.1 生成模型
- 第7章 生成式深度学习
- 6.3 基于深度学习的分析方法
- 6.2 图像合成检测方法
吴剑
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Keras深度学习与神经网络
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解构ChatGPT
ChatGPT的诞生与迭代,昭示着AIGC领域向前迈出了重要一步,以更为拟人的人工智能提高了人机对话效率和自然程度,可能彻底改变人类与计算机的交互方式。因此,大众对于ChatGPT类产品的认识和学习将对自身成长与社会进步大有裨益。为帮助读者快速了解ChatGPT,本书避免使用过多的专业术语和复杂的数学推导过程,而是采用生动的示例和精致的图表,重点围绕ChatGPT的技术变迁、应用变革与挑战变局,图计算机14.4万字 制造业大模型的构建与实践
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自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字 - 会员
ChatGPT漫谈
本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术,以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分,其中第1章为第1部分,第2章为第2部分,第3章和第4章为第3部分。首先,详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式,同时也揭示了在人工智能生成内容(AIGC)领域下,图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势;接下来,对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析,包括大规模模计算机10.8万字 - 会员
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
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