书目详细信息
： 深度生成模型
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-46018-0:CNY108.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度生成模型/.(波)Jakub M. Tomczak著/.王冠译 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2023 |
| 载体形态项： | 17,196页:;+图:;+24cm |
| 一般附注： | Springer 博文视点 |
| 提要文摘： | 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。书中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Stable Diffusion为代表的扩散模型等深度生成模型背后的技术基石。 |
| 并列题名： | Deep generative modeling eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 汤姆扎克 (波) 著 |
| 个人名称次要： | 王冠 译 |
| 记录来源： | CN 百万庄 20240525 |