DEEP GENERATIVE MODELING 2ND EDITION A Comprehensive Introduction The second edition of Deep Generative Modeling is a comprehensive introduction to generative models, which are a class of machine learning algorithms that learn to represent and generate data distributions. The book covers the fundamentals of generative modeling, including the basics of probability theory, linear algebra, and neural networks, as well as more advanced topics such as variational inference, normalizing flows, and adversarial training. It also discusses the challenges of deep generative modeling, such as mode collapse and vanishing gradients, and provides practical tips for addressing these issues. The book is divided into four parts: Part I: Basics of Probability Theory and Generative Models This part introduces the reader to the basics of probability theory and generative models, including Bayesian inference and the concept of latent variables. It also covers the basic tools and techniques used in deep generative modeling, such as Markov chains, Gaussian processes, and variational inference. Part II: Neural Networks and Deep Learning In this part, the authors delve into the details of neural networks and their application to deep generative modeling. They cover the basics of neural networks, including the multilayer perceptron, backpropagation, and activation functions, as well as more advanced topics such as convolutional neural networks and recurrent neural networks.

DEEP GENERATIVE MODELING 2ND EDITION A Comprehensive Introduction Второе издание Deep Generative Modeling представляет собой комплексное введение в генеративные модели, представляющие собой класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся представлять и генерировать распределения данных. Книга охватывает основы генеративного моделирования, включая основы теории вероятностей, линейной алгебры и нейронных сетей, а также более продвинутые темы, такие как вариационный вывод, нормализация потоков и состязательное обучение. В нем также обсуждаются проблемы глубокого генеративного моделирования, такие как сворачивание режимов и градиенты схода, и даются практические советы по решению этих проблем. Книга разделена на четыре части: Часть I: Основы теории вероятностей и генеративные модели Эта часть знакомит читателя с основами теории вероятностей и генеративными моделями, включая байесовский вывод и концепцию латентных переменных. Он также охватывает основные инструменты и методы, используемые в глубоком генеративном моделировании, такие как цепи Маркова, гауссовы процессы и вариационный вывод. Часть II: Нейронные сети и глубокое обучение В этой части авторы углубляются в детали нейронных сетей и их применение к глубокому генеративному моделированию. Они охватывают основы нейронных сетей, включая многослойный перцептрон, обратное распространение и функции активации, а также более продвинутые темы, такие как сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.

''