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擴散模型:生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐 版權信息
- ISBN：9787121459856
- 條形碼：9787121459856 ; 978-7-121-45985-6
- 裝幀：平塑勒
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
擴散模型:生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐 本書特色
適讀人群 ：本書緊跟人工智能發(fā)展，詳解介紹了聞名學界、業(yè)界的擴散模型。從理論、應用到代碼實踐，無一不包。即具前沿又具實用性。可供高等院校計算機科學、人工智能和醫(yī)學、生物學等交叉學科專業(yè)的師生，以及相關人工智能應用程序的開發(fā)人員閱讀。 1.本書作者團隊來自著名學府，且與國際知名研究機構、院校有眾多交流，其提供的內(nèi)容具有權威性，并獲得眾多專家、學者認可。 2.本書從理論和實踐兩個方面進行了細致介紹。閱讀本書的讀者，即可獲得學術收益，又可進行實踐應用。 3.為方便進行理論實踐，本書提供了可配套運行的代碼文件，讀者可以進行下載。
擴散模型:生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐 內(nèi)容簡介
本書深入淺出地介紹了擴散模型的知識，案例豐富，講解細致。第1章介紹AIGC與相關技術，第2章從三個視角介紹擴散模型的基本理論、算法，此外介紹了擴散模型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構和代碼實現(xiàn)。第3章、第4章、第5章分別從高效采樣、似然優(yōu)化、數(shù)據(jù)結構三個方面系統(tǒng)介紹了擴散模型的特點，以及后續(xù)的改進工作。第6章討論了擴散模型與其他生成模型的關聯(lián)，包括變分自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡、歸一化流、自回歸模型和基于能量的模型。第7章介紹了擴散模型的應用，包括計算機視覺、自然語言處理、時間數(shù)據(jù)建模、多模態(tài)學習、魯棒學習和跨學科應用。第8章討論了擴散模型的未來，以及與GPT和大模型的關聯(lián)。 本書適合高等院校計算機科學、人工智能和醫(yī)學、生物學等交叉學科專業(yè)的師生，以及相關人工智能應用程序的開發(fā)人員閱讀
擴散模型:生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐 目錄
第1 章 AIGC 與相關技術
1.1 AIGC 簡介
1.2 擴散模型簡介
第2 章 擴散模型基礎
2.1 去噪擴散概率模型
2.2 基于分數(shù)的生成模型
2.3 隨機微分方程
2.4 擴散模型的架構
第3 章 擴散模型的高效采樣
3.1 微分方程
3.2 確定性采樣
3.2.1 SDE 求解器
3.2.2 ODE 求解器
3.3 基于學習的采樣
3.3.1 離散方式
3.3.2 截斷擴散
3.3.3 知識蒸餾
第4 章 擴散模型的似然*大化
4.1 似然函數(shù)*大化
4.2 加噪策略優(yōu)化
4.3 逆向方差學習
4.4 精確的對數(shù)似然估計
第5 章 將擴散模型應用于具有特殊結構的數(shù)據(jù)
5.1 離散數(shù)據(jù)
5.2 具有不變性結構的數(shù)據(jù)
5.3 具有流形結構的數(shù)據(jù)
5.3.1 流形已知
5.3.2 流形未知
第6 章 擴散模型與其他生成模型的關聯(lián)
6.1 變分自編碼器與擴散模型
6.2 生成對抗網(wǎng)絡與擴散模型
6.3 歸一化流與擴散模型
6.4 自回歸模型與擴散模型
6.5 基于能量的模型與擴散模型
第7 章 擴散模型的應用
7.1 無條件擴散模型與條件擴散模型
7.2 計算機視覺
7.2.1 圖像超分辨率、圖像修復和圖像翻譯
7.2.2 語義分割
7.2.3 視頻生成
7.2.4 點云補全和點云生成
7.2.5 異常檢測
7.3 自然語言處理
7.4 時間數(shù)據(jù)建模
7.4.1 時間序列插補
7.4.2 時間序列預測
7.5 多模態(tài)學習
7.5.1 文本到圖像的生成
7.5.2 文本到音頻的生成
7.5.3 場景圖到圖像的生成
7.5.4 文本到3D 內(nèi)容的生成
7.5.5 文本到人體動作的生成
7.5.6 文本到視頻的生成
7.6 魯棒學習
7.7 跨學科應用
7.7.1 人工智能藥物研發(fā)
7.7.2 醫(yī)學影像
第8 章 擴散模型的未來——GPT 及大模型
8.1 預訓練技術簡介
8.1.1 生成式預訓練和對比式預測練
8.1.2 并行訓練技術
8.1.3 微調(diào)技術
8.2 GPT 及大模型
8.2.1 GPT-1
8.2.2 GPT-2
8.2.3 GPT-3 和大模型
8.2.4 InstructGPT 和ChatGPT
8.2.5 Visual ChatGPT
8.3 基于GPT 及大模型的擴散模型
8.3.1 算法研究
8.3.2 應用范式
相關資料說明
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擴散模型:生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐 相關資料
擴散模型是最近幾年人工智能領域的重要突破之一。本書不僅羅列了眾多聞名學界和業(yè)界的擴散模型，還聚焦了擴散模型在AIGC領域的多種應用，探討了擴散模型與GPT大模型的關聯(lián)和未來發(fā)展，既有技術前沿性，又有業(yè)務實用性。 王小川 搜狗創(chuàng)始人、搜狗公司前CEO、搜狐前高級副總裁兼CTO 本書作者在生成式AI和擴散模型等領域有著長期的研究和實踐積累。本書內(nèi)容豐富，兼具廣度和深度，可供高等院校計算機科學、人工智能和醫(yī)學、生物學等交叉學科專業(yè)的師生，以及相關人工智能應用程序的開發(fā)人員閱讀。 朱軍 清華大學計算機系教授、清華大學人工智能研究院副院長 擴散模型有著巨大的研究價值和商業(yè)價值。本書由多位專家、學者聯(lián)合撰寫，為讀者提供了深入淺出的理論介紹和代碼實踐指導，幫助讀者建立起對擴散模型的基礎理論框架。讀者可以通過該書了解到擴散模型的應用和前沿進展，包括和GPT大模型的關聯(lián)等。有助于讀者將擴散模型應用于實際工作中。 文繼榮 中國人民大學高瓴人工智能學院執(zhí)行院長、信息學院院長 我非常樂意將本書推薦給在校本科生、研究生和博士生閱讀。本書詳細闡述了擴散模型的基礎理論，以及相關應用，具有極高的專業(yè)性和實用性。此外，對于GPT及其他大模型的深入討論，以及對這些模型是如何在擴散模型中應用的介紹，無疑為本書增添了更高的研究價值和參考價值。 代季峰 清華大學電子工程系副教授、商湯科技前執(zhí)行研究總監(jiān) 本書據(jù)我所知是該領域中第一本系統(tǒng)介紹擴散模型的參考書。本書為讀者提供了理論和實踐兩個方面的指導，詳細介紹了擴散模型的基礎知識、高效采樣、參數(shù)估計等技術，以及針對離散數(shù)據(jù)和流形數(shù)據(jù)的拓展等。此外，該書還結合大語言模型GPT展望了生成模型的未來發(fā)展。這是一本具有權威性的關于擴散模型的參考書，適合科研人員、高校師生和企業(yè)開發(fā)者閱讀。 顧全全 UCLA計算機系副教授、斯隆研究獎獲得者 本書介紹了擴散模型的研究成果和實際應用，包括擴散模型在文生圖和“AI for Science”中的應用案例等。無論是學術研究者、計算機程序開發(fā)者，還是對生成式AI感興趣的普通讀者，本書都可以幫助你更好地理解、研究和使用擴散模型。 唐建 蒙特利爾大學算法研究所（Mila）副教授、加拿大高等研究院（CIFAR）講席教授 無論是對學術研究者，還是對希望了解并應用AI技術的工程師，本書都提供了極其寶貴的資源。本書詳細闡述了擴散模型的基礎理論，以及這些理論是如何擴展至各種現(xiàn)實場景應用的。另外，作者對實際應用案例的深入探討，如計算機視覺、自然語言處理、魯棒學習等，為讀者提供了實踐者的視角和實際操作的經(jīng)驗。 趙越 南加州大學助理教授、卡耐基梅隆大學博士、技術專家“微調(diào)”
擴散模型:生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐 作者簡介
楊靈，北京大學博士在讀，研究興趣是機器學習和生成式AI，作為第一作者在ICML、CVPR等人工智能頂會、頂刊發(fā)表過多篇論文，長期擔任TPAMI、ICML、NeurIPS、CVPR、KDD、AAAI等多個頂級學術會議或期刊的程序委員會成員、審稿人，F(xiàn)與OpenAI、斯坦福大學等AI研究機構進行長期的科研合作。曾獲北京大學國家獎學金、學術創(chuàng)新獎、三好學生等獎項。 張至隆，北京大學碩士在讀，本科畢業(yè)于北京大學數(shù)學科學學院，研究興趣是擴散模型。曾獲北京大學國琴獎學金、優(yōu)秀畢業(yè)生、三好學生等獎項。 張文濤，蒙特利爾學習算法研究所（Mila）博士后研究員。博士畢業(yè)于北京大學計算機學院，師從崔斌教授。研究興趣為大規(guī)模圖學習，作為第一作者在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫等領域發(fā)表論文10余篇。曾獲Apple PhD Fellowship、WAIC云帆獎和北京大學優(yōu)秀博士學位論文等獎項。 崔斌，北京大學計算機學院教授、博士生導師、北京大學計算機學院副院長。擔任中國計算機學會數(shù)據(jù)庫專委會副主任，VLDB理事會理事，IEEE TKDE、VLDB Journal、DAPD等國際期刊編委。中國計算機學會杰出會員、IEEE高級會員、ACM會員，2016年入選長江學者特聘教授。
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