Deep Generative Modeling
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Deep Generative Modeling
Tomczak, Jakub M.
Springer Nature Switzerland AG
02/2023
197
Mole
Inglês
9783030931605
15 a 20 dias
Descrição não disponível.
Why Deep Generative Modeling?.- Autoregressive Models.- Flow-based Models.- Latent Variable Models.- Hybrid Modeling.- Energy-based Models.- Generative Adversarial Networks.- Deep Generative Modeling for Neural Compression.- Useful Facts from Algebra and Calculus.- Useful Facts from Probability Theory and Statistics.- Index.
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Artificial Intelligence;Deep Learning;Autoregressive models;Generative Adversarial Networks;Probabilistic modeling;Latent Variable Models
Why Deep Generative Modeling?.- Autoregressive Models.- Flow-based Models.- Latent Variable Models.- Hybrid Modeling.- Energy-based Models.- Generative Adversarial Networks.- Deep Generative Modeling for Neural Compression.- Useful Facts from Algebra and Calculus.- Useful Facts from Probability Theory and Statistics.- Index.
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