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CSS von Cyberslide
Deep Generative Modeling
Springer

Deep Generative Modeling

EAN/GTIN:
9783031640865
Kategorie:
Bücher
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Produktbeschreibung

This first comprehensive book on models behind Generative AI has been thoroughly revised to cover all major classes of deep generative models: mixture models, Probabilistic Circuits, Autoregressive Models, Flow-based Models, Latent Variable Models, GANs, Hybrid Models, Score-based Generative Models, Energy-based Models, and Large Language Models. In addition, Generative AI Systems are discussed, demonstrating how deep generative models can be used for neural compression, among others. Deep Generative Modeling is designed to appeal to curious students, engineers, and researchers with a modest mathematical background in undergraduate calculus, linear algebra, probability theory, and the basics of machine learning, deep learning, and programming in Python and PyTorch (or other deep learning libraries). It should find interest among students and researchers from a variety of backgrounds, including computer science, engineering, data science, physics, and bioinformatics who wish to get...

Produktdaten

Marke
Springer
Kategorie
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EAN/GTIN
9783031640865
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