Generative Deep Learning, 2a edizione

Parte I. Introduzione alDeep Learning Generativo

La prima parte è un'introduzione generale alla modellazione generativa e al deep learning, i due campi che dobbiamo comprendere per iniziare a lavorare con il deeplearning generativo!

Nel Capitolo 1 definiremo la modellazione generativa e prenderemo in considerazione un esempio giocattolo da utilizzare per comprendere alcuni dei concetti chiave che sono importanti per tutti i modelli generativi. Verrà inoltre delineata la tassonomia delle famiglie di modelli generativi che esploreremo nella Parte II di questo libro.

Il Capitolo 2 fornisce una guida agli strumenti e alle tecniche di deep learning di cui avremo bisogno per iniziare a costruire modelli generativi più complessi. In particolare, costruiremo il nostro primo esempio di rete neurale profonda - un percettore multistrato (MLP) - utilizzando Keras. In seguito lo adatteremo per includere strati convoluzionali e altri miglioramenti, per osservare la differenza di prestazioni.

Alla fine della Parte I avrai una buona comprensione dei concetti fondamentali su cui si basano tutte le tecniche delle parti successive del libro.