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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791162241080
· 쪽수 : 356쪽
책 소개
목차
CHAPTER 1 생성 모델링
1.1 생성 모델링이란?
1.2 확률적 생성 모델
1.3 생성 모델의 난관
1.4 환경 설정
1.5 요약
CHAPTER 2 딥러닝
2.1 정형 데이터와 비정형 데이터
2.2 심층 신경망
2.3 첫 번째 심층 신경망
2.4 모델 성능 향상
2.5 요약
CHAPTER 3 VAE - 변이형 오토인코더
3.1 미술 전시회
3.2 AE - 오토인코더
3.3 변경된 미술 전시회
3.4 VAE 만들기
3.5 VAE를 사용하여 얼굴 이미지 생성
3.6 요약
CHAPTER 4 GAN - 생성적 적대 신경망
4.1 애니멀간
4.2 GAN 소개
4.3 첫 번째 GAN
4.4 GAN의 도전 과제
4.5 WGAN - 와서스테인 GAN
4.6 WGAN-GP
4.7 요약
CHAPTER 5 그리기
5.1 사과와 오렌지
5.2 CycleGAN 소개
5.3 첫 번째 CycleGAN
5.4 CycleGAN으로 모네 그림 그리기
5.5 뉴럴 스타일 트랜스퍼
5.6 요약
CHAPTER 6 쓰기
6.1 고약한 범법자를 위한 문학 클럽
6.2 LSTM 네트워크 소개
6.3 첫 번째 LSTM 네트워크
6.4 새로운 텍스트 생성
6.5 RNN 확장
6.6 인코더-디코더 모델
6.7 질문-대답 생성기
6.8 요약
CHAPTER 7 작곡하기
7.1 준비 사항
7.2 첫 번째 음악 생성 RNN
7.3 MuseGAN 소개
7.4 첫 번째 MuseGAN
7.5 MuseGAN 생성자
7.6 MuseGAN 비평자
7.7 MuseGAN 분석
7.8 요약
CHAPTER 8 게임하기
8.1 강화학습
8.2 월드 모델 구조
8.3 환경 설정
8.4 훈련 과정
8.5 랜덤한 롤아웃 데이터 수집
8.6 VAE 훈련
8.7 RNN 훈련 데이터 수집
8.8 MDN-RNN 훈련
8.9 컨트롤러 훈련
8.10 꿈속에서 훈련하기
8.11 요약
CHAPTER 9 생성 모델링의 미래
9.1 최근 5년간의 발전
9.2 트랜스포머
9.3 이미지 생성 분야의 발전
9.4 생성 모델링의 적용 분야
CHAPTER 10 결론
책속에서
