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扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践 版权信息
- ISBN:9787121459856
- 条形码:9787121459856 ; 978-7-121-45985-6
- 装帧:平塑勒
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践 本书特色
适读人群 :本书紧跟人工智能发展,详解介绍了闻名学界、业界的扩散模型。从理论、应用到代码实践,无一不包。即具前沿又具实用性。可供高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生,以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读。 1.本书作者团队来自著名学府,且与国际知名研究机构、院校有众多交流,其提供的内容具有权威性,并获得众多专家、学者认可。 2.本书从理论和实践两个方面进行了细致介绍。阅读本书的读者,即可获得学术收益,又可进行实践应用。 3.为方便进行理论实践,本书提供了可配套运行的代码文件,读者可以进行下载。
扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践 内容简介
本书深入浅出地介绍了扩散模型的知识,案例丰富,讲解细致。第1章介绍AIGC与相关技术,第2章从三个视角介绍扩散模型的基本理论、算法,此外介绍了扩散模型的神经网络架构和代码实现。第3章、第4章、第5章分别从高效采样、似然优化、数据结构三个方面系统介绍了扩散模型的特点,以及后续的改进工作。第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联,包括变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。第7章介绍了扩散模型的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。第8章讨论了扩散模型的未来,以及与GPT和大模型的关联。 本书适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生,以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读
扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践 目录
扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践 相关资料
扩散模型是最近几年人工智能领域的重要突破之一。本书不仅罗列了众多闻名学界和业界的扩散模型,还聚焦了扩散模型在AIGC领域的多种应用,探讨了扩散模型与GPT大模型的关联和未来发展,既有技术前沿性,又有业务实用性。 王小川 搜狗创始人、搜狗公司前CEO、搜狐前高级副总裁兼CTO 本书作者在生成式AI和扩散模型等领域有着长期的研究和实践积累。本书内容丰富,兼具广度和深度,可供高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生,以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读。 朱军 清华大学计算机系教授、清华大学人工智能研究院副院长 扩散模型有着巨大的研究价值和商业价值。本书由多位专家、学者联合撰写,为读者提供了深入浅出的理论介绍和代码实践指导,帮助读者建立起对扩散模型的基础理论框架。读者可以通过该书了解到扩散模型的应用和前沿进展,包括和GPT大模型的关联等。有助于读者将扩散模型应用于实际工作中。 文继荣 中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长、信息学院院长 我非常乐意将本书推荐给在校本科生、研究生和博士生阅读。本书详细阐述了扩散模型的基础理论,以及相关应用,具有极高的专业性和实用性。此外,对于GPT及其他大模型的深入讨论,以及对这些模型是如何在扩散模型中应用的介绍,无疑为本书增添了更高的研究价值和参考价值。 代季峰 清华大学电子工程系副教授、商汤科技前执行研究总监 本书据我所知是该领域中第一本系统介绍扩散模型的参考书。本书为读者提供了理论和实践两个方面的指导,详细介绍了扩散模型的基础知识、高效采样、参数估计等技术,以及针对离散数据和流形数据的拓展等。此外,该书还结合大语言模型GPT展望了生成模型的未来发展。这是一本具有权威性的关于扩散模型的参考书,适合科研人员、高校师生和企业开发者阅读。 顾全全 UCLA计算机系副教授、斯隆研究奖获得者 本书介绍了扩散模型的研究成果和实际应用,包括扩散模型在文生图和“AI for Science”中的应用案例等。无论是学术研究者、计算机程序开发者,还是对生成式AI感兴趣的普通读者,本书都可以帮助你更好地理解、研究和使用扩散模型。 唐建 蒙特利尔大学算法研究所(Mila)副教授、加拿大高等研究院(CIFAR)讲席教授 无论是对学术研究者,还是对希望了解并应用AI技术的工程师,本书都提供了极其宝贵的资源。本书详细阐述了扩散模型的基础理论,以及这些理论是如何扩展至各种现实场景应用的。另外,作者对实际应用案例的深入探讨,如计算机视觉、自然语言处理、鲁棒学习等,为读者提供了实践者的视角和实际操作的经验。 赵越 南加州大学助理教授、卡耐基梅隆大学博士、技术专家“微调”
扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践 作者简介
杨灵,北京大学博士在读,研究兴趣是机器学习和生成式AI,作为第一作者在ICML、CVPR等人工智能顶会、顶刊发表过多篇论文,长期担任TPAMI、ICML、NeurIPS、CVPR、KDD、AAAI等多个顶级学术会议或期刊的程序委员会成员、审稿人。现与OpenAI、斯坦福大学等AI研究机构进行长期的科研合作。曾获北京大学国家奖学金、学术创新奖、三好学生等奖项。 张至隆,北京大学硕士在读,本科毕业于北京大学数学科学学院,研究兴趣是扩散模型。曾获北京大学国琴奖学金、优秀毕业生、三好学生等奖项。 张文涛,蒙特利尔学习算法研究所(Mila)博士后研究员。博士毕业于北京大学计算机学院,师从崔斌教授。研究兴趣为大规模图学习,作为第一作者在机器学习、数据挖掘和数据库等领域发表论文10余篇。曾获Apple PhD Fellowship、WAIC云帆奖和北京大学优秀博士学位论文等奖项。 崔斌,北京大学计算机学院教授、博士生导师、北京大学计算机学院副院长。担任中国计算机学会数据库专委会副主任,VLDB理事会理事,IEEE TKDE、VLDB Journal、DAPD等国际期刊编委。中国计算机学会杰出会员、IEEE高级会员、ACM会员,2016年入选长江学者特聘教授。
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