Aprendizaje profundo generativo, 2ª edición

Índice

Símbolos

• 1-Función continua Lipschitz, La Restricción Lipschitz

A

• Precisión, Determinación, El Discriminador, ChatGPT, Grandes Modelos Lingüísticos, Ética y Retos de la IA Generativa
• acción, en el aprendizaje por refuerzo, Aprendizaje por refuerzo
• funciones de activación, Capas
• inferencia activa, Reflexiones finales
• Optimizador Adam (Estimación Adaptativa del Momento), Optimizadores
• Normalización adaptativa de instancias(AdaIN), Normalización adaptativa de instancias, Modulación y demodulación de pesos
• agente, en aprendizaje por refuerzo, Aprendizaje por Refuerzo
• IA (inteligencia artificial), Modelado Generativo e IA, Reflexiones Finales
• Ética de la IA,Ética y retos dela IAGenerativa-Etica y retos dela IA Generativa
• modelos de densidad aproximada, taxonomía de modelos generativos
• artefactos, El Generador, StyleGAN2
• inteligencia artificial (IA), Modelado Generativo e IA, Reflexiones Finales
• Redes neuronales artificiales (RNA), Redes neuronales profundas
• arXiv, Otros recursos
• "La atención es todo lo que necesitas" (Vaswani), Introducción, 2014-2017: La era VAE y GAN
• mecanismos de atención
  • ecuación de atención, consultas, claves y valores
  • cabeza de atención, Atención
  • puntuaciones de atención, Visualización de las puntuaciones de atención
  • pesos de atención, consultas, claves y valores
  • generar música polifónica, Tokenización de la música polifónica
  • divulgación del papel, Introducción
  • autorreferencial frente a referencial, T5
  • comprensión, Atención
• vinculación de atributos, Limitaciones
• atributos, enredado ...