生成对抗网络入门指南
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作者史丹青编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111683711
出版时间2021-06
版次2
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数280页
定价89元
货号SC:9787111683711
上书时间2024-09-06
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商品详情
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作者简介:
史丹青，语忆科技联合创始人兼技术负责人，毕业于同济大学电子信息工程系。拥有多年时间的AI领域创业与实战经验，具备深度学习、自然语言处理以及数据可视化等相关知识与技能。是AI技术的爱好者，并拥抱一切新兴科技，始终坚信技术分享和开源精神的力量。
主编推荐:
1,本书第2版跟踪近两年生成对抗网络（GAN）技术的发展和变化，包括离散数据生成、GAN与强化学习的关联、海量级高质量图像生成技术等内容，新增了BigGAN、StyleGAN等图像生成模型的介绍与技术解析。这些内容更新与第1版内容有机地结合，深入浅出地阐述了生成对抗网络技术原理和演进，通过代码实例揭示了生成对抗网络技术实际应用的方法，方便读者学习入门。2,书中所有示例代码基于Tensorflow2.0进行了更新，全部支持在Tensorflow2.0环境下运行，方便读者上手实践，深入了解技术实现细节。3，读者可在华章图书网站该书网页下载书中全部示例代码。
内容简介:
从2014年至今，与GAN有关的论文数量急剧增加，从谷歌学术的数据来看，数量仍在不断增加中。究其原因，除了科学研究本身的魅力之外，诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让业界非常兴奋，给人工智能领域带来诸多可能性。本书是GAN的入门书籍，结合基础理论、工程实践进行讲解，深入浅出地介绍GAN的技术发展以及各类衍生模型。该书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能技术爱好者。书中包含GAN的理论知识与代码实践（示例代码可以从华章官网搜索下载），可帮助读者理解GAN的技术原理与实现细节。本书主要内容：人工智能入门知识与开发工具；GAN的理论与实践；DGGAN、WGAN、cGAN等主流GAN衍生模型；文本到图像、图像到图像以及离散数据的生成方法；GAN与强化学习的关联；BigGAN、StyleGAN等前沿GAN模型；多媒体与艺术设计领域中的GAN应用。
目录:
前言
第1章 人工智能入门
1.1 人工智能的历史以及发展
1.1.1 人工智能的诞生
1.1.2 人工智能的两起两落
1.1.3 新时代的人工智能
1.2 机器学习与深度学习
1.2.1 机器学习分类
1.2.2 神经网络与深度学习
1.2.3 深度学习的应用
1.3 了解生成对抗网络
1.3.1 从机器感知到机器创造
1.3.2 什么是生成对抗网络
1.4 本章小结
第2章 预备知识与开发工具
2.1 Python语言与开发框架
2.1.1 Python语言
2.1.2 常用工具简介
2.1.3 第三方框架简介
2.2 TensorFlow基础入门
2.2.1 TensorFlow简介与安装
2.2.2 TensorFlow实例：图像分类
2.3 Keras基础入门
2.3.1 Keras简介与安装
2.3.2 Keras使用入门
2.3.3 Keras实例：文本情感分析
2.4 本章小结
第3章 理解生成对抗网络
3.1 生成模型
3.1.1 生成模型简介
3.1.2 自动编码器
3.1.3 变分自动编码器
3.2 GAN的数学原理
3.2.1 似然估计
3.2.2 GAN的数学推导
3.3 GAN的可视化理解
3.4 GAN的工程实践
3.5 本章小结
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