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Deep Generative Modeling
Jakub M. Tomczak (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
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 familiar with deep generative modeling. In order to engage with a reader, the book introduces fundamental concepts with specific examples and code snippets. The full code accompanying the book is available on the author's GitHub site: github.com/jmtomczak/intro_dgm The ultimate aim of the book is to outline the most important techniques in deep generative modeling and, eventually, enable readers to formulate new models and implement them. 64,19 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
12.09.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031640896
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Jakub M. Tomczak
Seitenanzahl
313
Auflage
2
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Generative AI, Large Language Models, Autoregressive models, Diffusion models, Score-based Generative Models, Latent Variable Models, Flow-based models, GANs, Energy-based Models, Boltzmann Machines, Hybrid Models, Probabilistic Circuits
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UYAM - Mathematik für Informatiker
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
UYM - Computermodellierung und -simulation
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Palgrave Macmillan, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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