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DEEP LEARNING

7.3 모델의 성능을 최대로 끌어올리기 341
7.3.1 고급 구조 패턴 341
7.3.2 하이퍼파라미터 최적화 345
7.3.3 모델 앙상블 347
7.3.4 정리 349
7.4 요약 350

8장 생성 모델을 위한 딥러닝 351

8.1 LSTM으로 텍스트 생성하기 353
8.1.1 생성 RNN의 간단한 역사 354
8.1.2 시퀀스 데이터를 어떻게 생성할까? 355
8.1.3 샘플링 전략의 중요성 356
8.1.4 글자 수준의 LSTM 텍스트 생성 모델 구현 358
8.1.5 정리 363
8.2 딥드림 364
8.2.1 케라스 딥드림 구현 365
8.2.2 정리 371
8.3 뉴럴 스타일 트랜스퍼 372
8.3.1 콘텐츠 손실 373
8.3.2 스타일 손실 374
8.3.3 케라스에서 뉴럴 스타일 트랜스퍼 구현하기 374
8.3.4 정리 382
8.4 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성 382
8.4.1 이미지의 잠재 공간에서 샘플링하기 383
8.4.2 이미지 변형을 위한 개념 벡터 384
8.4.3 변이형 오토인코더 385
8.4.4 정리 392
8.5 적대적 생성 신경망 소개 393
8.5.1 GAN 구현 방법 395
8.5.2 훈련 방법 396
8.5.3 생성자 397
8.5.4 판별자 398

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