Generatives Deep Learning, 2. Auflage

Teil I. Einführung in generativesDeep Learning

Teil I ist eine allgemeine Einführung in generative Modellierung und Deep Learning - zwei Bereiche, die wir verstehen müssen, um mit generativem DeepLearning beginnen zu können!

In Kapitel 1 werden wir die generative Modellierung definieren und ein Beispiel betrachten, mit dem wir einige der Schlüsselkonzepte verstehen können, die für alle generativen Modelle wichtig sind. Außerdem stellen wir die Taxonomie der generativen Modellfamilien vor, die wir in Teil II dieses Buches untersuchen werden.

Kapitel 2 enthält eine Anleitung zu den Deep-Learning-Werkzeugen und -Techniken, die wir benötigen, um komplexere generative Modelle zu erstellen. Insbesondere werden wir unser erstes Beispiel für ein tiefes neuronales Netz - ein mehrschichtiges Perzeptron (MLP) - mit Keras erstellen. Anschließend werden wir es um Faltungsschichten und andere Verbesserungen erweitern, um den Unterschied in der Leistung zu beobachten.

Am Ende von Teil I wirst du ein gutes Verständnis für die Kernkonzepte haben, die allen Techniken in den späteren Teilen des Buches zugrunde liegen.