深度生成模型
作者： （波兰）杰克布·M.汤姆扎克著；王冠译
出版发行： 北京：电子工业出版社 , 2023.09
I S B N 号： 978-7-121-46018-0
页数： 196
原书定价： 108.00
开本： 16开
主题词： 人工智能
中图法分类号：
TP18 ( 工业技术->自动化技术、计算机技术->自动化基础理论->人工智能理论 )
内容提要：
构建通用人工智能的关键就是无监督学习，而不需要标签来训练模型，最简单的方法就是使用深度生成模型。本书主要讲述如何将概率建模和深度学习结合起来去构建可以量化周边环境不确定性的强大的AI系统。这种AI系统可以从生成的角度来理解周边世界。本书涵盖了深度生成模型的多种类型，包括自回归模型、流模型、隐变量模型、基于能量的模型等。这些模型构成了以ChatGPT为代表的大语言模型，以及以StableDiffusion为代表的扩散模型等深度生成模型背后的技术基石。本书适合具备微积分、线性代数、概率论等大学本科水平，并且了解机器学习、Python及PyTorch等深度学习框架的学生、工程师和研究人员阅读。无论读者的背景如何，只要对深度生成模型有兴趣，都能从本书中获益。