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N° de ref. del artículo ABEOCT25-361184
- Título
- Deep Generative Modeling
- Autor
- Jakub M. Tomczak
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031640861
- ISBN 13
- 9783031640865
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Jakub M. Tomczak is an associate professor and the head of the Generative AI group at the Eindhoven University of Technology (TU/e). Before joining the TU/e, he was an assistant professor at Vrije Universiteit Amsterdam, a deep learning researcher (Engineer, Staff) in Qualcomm AI Research in Amsterdam, a Marie Sklodowska-Curie individual fellow in Prof. Max Welling's group at the University of Amsterdam, and an assistant professor and a postdoc at the Wroclaw University of Technology. His main research interests include ML, DL, deep generative modeling (GenAI), and Bayesian inference, with applications to image/text processing, Life Sciences, Molecular Sciences, and quantitative finance. He serves as an action editor of "Transactions of Machine Learning Research", and an area chair of major AI conferences (e.g., NeurIPS, ICML, AISTATS). He is a program chair of NeurIPS 2024. He is the author of the book entitled "Deep Generative Modeling", the first comprehensive book on Generative AI. He is also the founder of Amsterdam AI Solutions.
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Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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