Parte I. Introducción alAprendizaje Profundo Generativo
La Parte I es una introducción general al modelado generativo y alaprendizaje profundo, ¡los dos campos que necesitamos comprender para empezar con elaprendizaje profundo generativo!
En el Capítulo 1 definiremos el modelado generativo y consideraremos un ejemplo de juguete que podemos utilizar para comprender algunos de los conceptos clave que son importantes para todos los modelos generativos. También expondremos la taxonomía de familias de modelos generativos que exploraremos en la Parte II de este libro.
El Capítulo 2 proporciona una guía de las herramientas y técnicas de aprendizaje profundo que necesitaremos para empezar a construir modelos generativos más complejos. En concreto, construiremos nuestro primer ejemplo de red neuronal profunda -un perceptrón multicapa (MLP)- utilizando Keras. Luego lo adaptaremos para incluir capas convolucionales y otras mejoras, para observar la diferencia de rendimiento.
Al final de la Parte I comprenderás bien los conceptos básicos que sustentan todas las técnicas de las partes posteriores del libro.
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