Deep Learning i Modelowanie Generatywne - Jak Nauczyć Komputer Malowania, Pisania, Komponowania i Granania

Techniki uczenia głębokiego dynamicznie rozwijają się, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w różnych branżach. Komputery coraz częściej wykonują zadania, które wcześniej były domeną człowieka, takie jak tworzenie dzieł sztuki. Modelowanie generatywne umożliwia maszynom generowanie oryginalnych obrazów w określonym stylu, pisanie spójnych tekstów, komponowanie muzyki i tworzenie scenariuszy. Ta książka, skierowana do inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych, stanowi praktyczny przewodnik po teorii i technikach modelowania generatywnego, w tym uczeniu głębokim, wariacyjnych autoenkoderach i generatywnych sieciach antagonistycznych (GAN). Wykorzystując bibliotekę Keras, prezentuje wewnętrzne funkcjonowanie tych technik, włącznie z nowatorskimi architekturami. Opisuje sposoby rozwiązywania twórczych zadań, takich jak malowanie, pisanie i komponowanie muzyki, a także zastosowania modelowania generatywnego w optymalizacji strategii grania (modele World). Szczegółowo omawiane są działanie autoenkoderów wariacyjnych, tworzenie sieci GAN (CycleGAN, MuseGAN), rekurencyjne modele generatywne do tworzenia tekstu, mechanizmy uwagi, modele generatywne w uczeniu przez wzmacnianie oraz architektura Transformer (BERT, GPT-2) i modele generowania obrazu.