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20210507091451.3
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@a978-7-5198-5308-2@dCNY88.00
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@a20210429d2021 em y0chiy50 ea
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@achi@ceng
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@aCN@b110000
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@a生成式深度学习@Asheng cheng shi shen duo xue xi@f(美) 大卫·福斯特著@g马晶慧译
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@a北京@c中国电力出版社@d2021.3
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@axi, 316页@c图, 肖像@d24cm
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@aO'Reilly Media, Inc.授权中国电力出版社出版
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@a英文题名原文取自封面
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@a大卫·福斯特 (David Foster), 是Applied Data Science的联合创始人, 英国剑桥三一学院的数学硕士学位, 以及华威大学运筹学硕士学位。
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@a本书可以学习如何通过变分自动编码器改变图像中人物的面部表情。学习如何构建GAN模型, 包括风格迁移模型CycleGAN以及音乐生成模型MuseGAN。学习如何通过循环生成模型来生成文本, 以及如何利用注意力机制改善模型。学习如何利用生成模型帮助智能体在强化学习环境中完成任务。探索Transformer (BERT、GPT-2), 以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型的架构。
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@aGenerative deep learning@mChinese
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP@v5
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@a福斯特@Afu si te@g(Foster, David)@4著
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@a马晶慧@Ama jing hui@4译
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@aCN@bCDNYKJZYXY@c20210429
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@aCDNYKJZYXY@b300634717-9@dTP@e160@f3
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| 生成式深度学习/(美) 大卫·福斯特著/马晶慧译.-北京：中国电力出版社，2021.3 |
| xi, 316页：图, 肖像；24cm |
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| ISBN 978-7-5198-5308-2：CNY88.00 |
| 本书可以学习如何通过变分自动编码器改变图像中人物的面部表情。学习如何构建GAN模型, 包括风格迁移模型CycleGAN以及音乐生成模型MuseGAN。学习如何通过循环生成模型来生成文本, 以及如何利用注意力机制改善模型。学习如何利用生成模型帮助智能体在强化学习环境中完成任务。探索Transformer (BERT、GPT-2), 以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型的架构。 |
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正题名：生成式深度学习
索取号：TP/160
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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634717
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300634717
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流通五库四楼/
[索取号:TP/160]
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在馆
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2
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634718
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300634718
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流通五库四楼/
[索取号:TP/160]
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在馆
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300634719
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流通五库四楼/
[索取号:TP/160]
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在馆
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