Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Aktualisiert: 2023-06-11
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Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden!
Aktualisiert: 2023-06-11
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Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Aktualisiert: 2023-05-11
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Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle.
David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
- Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können
- Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik
- Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können
- Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen
- Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen
"Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie."
— David Ha, Research Scientist bei Google Brain
Aktualisiert: 2023-05-08
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Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle.
David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
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"Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie."
— David Ha, Research Scientist bei Google Brain
Aktualisiert: 2023-05-08
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Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
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Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle.
David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
- Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können
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- Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen
"Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie."
— David Ha, Research Scientist bei Google Brain
Aktualisiert: 2023-05-08
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GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
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Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle.
David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
- Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können
- Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik
- Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können
- Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen
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"Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie."
— David Ha, Research Scientist bei Google Brain
Aktualisiert: 2023-05-05
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
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Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
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David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
- Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können
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- Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen
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"Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie."
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David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
- Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können
- Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik
- Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können
- Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen
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Aktualisiert: 2023-05-05
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In den letzten Jahren sorgte das Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere durch das Forschungsfeld Maschinelles Lernen (ML), für viel Aufmerksamkeit. Bis zum heutigen Zeitpunkt entwickelte sich ML zu einer Schlüsseltechnologie für moderne KI-Anwendungen weiter, wobei die momentan erfolgreichste und damit auch die populärste Methode das tiefe Lernen (engl. Deep Learning) ist. Hierbei steht der Aufbau der neuronalen Netze im Fokus, sodass mittlerweile eine Vielzahl von Architekturen und Typen für die verschiedensten Probleme existieren.
Statt dem Trend des Aufsuchens von immer besseren Architekturen zu folgen, wird in dieser Arbeit ein anderer Ansatz vorgestellt, der sich auf die Vorverarbeitung von Eingangsdaten, d.h. dem Einspeisen von nicht Rohdaten, fokussiert. Es wird aufgezeigt, dass diese neue Methode die Möglichkeit eröffnet, Deep Learning-Modelle zu verwenden, die einen geringeren Rechenaufwand bei gleichzeitiger Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit aufweisen.
Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit dem unüberwachten Erlernen von interpretierbaren Darstellungen. Interpretierbare Darstellungen sind komprimierte Datenrepräsentationen, die Variablen enthalten, wobei jede Variable einem markanten oder aussagekräftigen Datenattribut entspricht. Somit lassen sich unter anderem mit generativen Modellen Daten erzeugen, die einer bestimmten Klasse zugehörig sind. Hierfür wird ein Kernel-basiertes Lernverfahren eingeführt, das der derzeitigen Methode gegenübergestellt wird. Anschließend wird das Lernverfahren auf eine praxisnahe Applikation adaptiert, um aufzuzeigen, dass das entwickelte Verfahren auch in der Praxis einsetzbar ist. Hierfür wird eine neue Modellarchitektur vorgestellt, die bisherige Resultate deutlich übertrifft.
Aktualisiert: 2021-03-18
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GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
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Aktualisiert: 2023-04-24
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