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    UID:
    kobvindex_ERBEBC6144992
    Format: 1 online resource (310 pages)
    ISBN: 9783960103561
    Series Statement: Animals
    Note: Intro -- Inhalt -- Vorwort -- Teil I: Einführung ins Generative Deep Learning -- Kapitel 1: Generative Modellierung -- Was ist generative Modellierung? -- Wahrscheinlichkeitsbasierte generative Modelle -- Die Herausforderungen der generativen Modellierung -- Einrichten Ihrer Arbeitsumgebung -- Zusammenfassung -- Kapitel 2: Deep Learning -- Strukturierte und unstrukturierte Daten -- Tiefe neuronale Netzwerke -- Ihr erstes tiefes neuronales Netzwerk -- Verbesserung des Modells -- Zusammenfassung -- Kapitel 3: Variational Autoencoder -- Die Kunstausstellung -- Autoencoder -- Die »Variationale« Kunstausstellung -- Erstellen eines Variational Autoencoders -- Erzeugen von Gesichtern mithilfe von VAEs -- Zusammenfassung -- Kapitel 4: Generative Adversarial Networks -- Ganimals -- Einführung in GANs -- Ihr erstes GAN -- GAN-Herausforderungen -- Wasserstein-GAN -- WGAN-GP -- Zusammenfassung -- Teil II: Maschinen das Malen, Schreiben, Komponieren und Spielen beibringen -- Kapitel 5: Malen -- Äpfel und Orangen -- CycleGAN -- Ihr erstes CycleGAN -- Erstellen eines CycleGAN, das wie Monet malt -- Neuronaler Stiltransfer -- Zusammenfassung -- Kapitel 6: Schreiben -- Die literarische Gesellschaft für lästige Bösewichte e. V. -- Long-Short-Term-Memory-Netzwerk -- Ihr erstes LSTM-Netzwerk -- Einen neuen Text erzeugen -- Erweiterungen von RNNs -- Encoder-Decoder-Modelle -- Ein Frage-Antwort-Generator -- Zusammenfassung -- Kapitel 7: Komponieren -- Vorabklärungen -- Ihr erstes Musik erzeugendes RNN -- Das »Musikorgan« -- Ihr erstes MuseGAN -- Der Generator des MuseGAN -- Der Kritiker -- Analyse des MuseGAN -- Zusammenfassung -- Kapitel 8: Spielen -- Reinforcement Learning -- Architektur von World Models -- Setup -- Überblick über den Trainingsprozess -- Sammeln zufälliger Roll-out-Daten -- Trainieren des VAE -- Sammeln von Daten zum Trainieren des RNN , Trainieren des MDN-RNN -- Trainieren des Controllers -- In-Traum-Training -- Zusammenfassung -- Kapitel 9: Die Zukunft der generativen Modellierung -- Fünf Jahre Fortschritt -- Der Transformer -- Fortschritte bei der Bilderzeugung -- Anwendungen der generativen Modellierung -- Kapitel 10: Schlussbemerkung -- Index
    Additional Edition: Print version: Foster, David Generatives Deep Learning Heidelberg : o'Reilly,c2020 ISBN 9783960091288
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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