PyTorch生成对抗网络编程
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作者(英)塔里克·拉希德
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115546388
出版时间2020-12
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数220页
字数175千字
定价79元
货号SC:9787115546388
上书时间2024-10-30
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商品详情
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作者简介:
塔里克·拉希德（Tariq Rashid），拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术圈子，领导并组织伦敦Python聚会小组（近3000名成员）。
译者简介：
韩江雷，新加坡南洋理工大学计算机专业博士，思爱普公司（新加坡）数据科学家。他的研究兴趣有自然语言处理、文本数据分析、数据挖掘等项目的落地及运维。
主编推荐:
1. 畅销书《Python神经网络编程》作者近期新力作；
2. 本书以直白、简短的方式介绍了生成对抗网络，指导读者按部就班地编写生成对抗网络；
3. 本书介绍了计算平衡GAN的理想损失值、卷积的工作原理等被很多机器学习相关教程忽略的主题，对训练GAN的主要挑战进行了讨论，十分具有启发性；
4. 全彩印刷，配套示例代码，图文并茂，易懂实用。
我很喜欢将这本书作为周日早晨的读物。更让我激动的是，本书展示了实现各种示例的细节。我会向任何想开始学习生成对抗网络的人推荐这本书。
--JV Amazon读者
作者轻松友好的写作风格让人感觉他在和你一起旅行。当我听说作者要出版这本书时，我迫不及待地想阅读这本书。我很开心，这本书和他的第一本书《Python神经网络编程》一样容易阅读和理解。你将再一次踏上一段轻松的旅程，我愿意向所有人推荐它。
--Mairiwr Amazon读者
媒体评论:
这可能是我读过的关于机器学习、PyTorch和生成对抗网络的优选的书。作者使用简洁凝练的文字来解释复杂的思想，非常容易理解。我希望所有的图书都能写得这么好。
——Thomas Rowley Amazon读者
我很喜欢将这本书作为周日早晨的读物。更让我激动的是，本书展示了实现各种示例的细节。我会向任何想开始学习生成对抗网络的人推荐这本书。
——JV Amazon读者
作者轻松友好的写作风格让人感觉他在和你一起旅行。当我听说作者要出版这本书时，我迫不及待地想阅读这本书。我很开心，这本书和他的第一本书《Python神经网络编程》一样容易阅读和理解。你将再一次踏上一段轻松的旅程，我愿意向所有人推荐它。
——Mairiwr Amazon读者
内容简介:
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是神经网络领域的新星，被誉为“机器学习领域近20年来最酷的想法”。
本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录，分别介绍了PyTorch基础知识，用PyTorch开发神经网络，改良神经网络以提升效果，引入CUDA和GPU以加速GAN训练，以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题，包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样，以及卷积如何工作，还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。
本书适合想初步了解GAN以及其工作原理的读者,也适合想要学习如何构建GAN的机器学习从业人员。对于正在学习机器学习相关课程的学生，本书可以帮助读者快速入门，为后续的学习打好基础。
目录:
第1章 PyTorch和神经网络 001
1.1 PyTorch入门 001
1.2 初试PyTorch神经网络 018
1.3 改良方法 043
1.4 CUDA基础知识 054
第2章 GAN初步 064
2.1 GAN的概念 064
2.2 生成1010格式规律 072
2.3 生成手写数字 090
2.4 生成人脸图像 117
第3章 卷积GAN和条件式GAN 140
3.1 卷积GAN 140
3.2 条件式GAN 166
3.3 结语 176
附录A 理想的损失值 178
A.1 MSE损失 178
A.2 BCE损失 179
附录B GAN学习可能性 186
B.1 GAN不会记忆训练数据 186
B.2 简单的例子 187
B.3 从一个概率分布中生成图像 188
B.4 为图像特征学习像素组合 189
B.5 多模式以及模式崩溃 190
附录C 卷积案例 191
C.1 例1: 卷积，步长为1，无补全 191
C.2 例2: 卷积，步长为2，无补全 192
C.3 例3: 卷积，步长为2，有补全 193
C.4 例4: 卷积，不接近覆盖 194
C.5 例5: 转置卷积，步长为2，无补全 194
C.6 例6: 转置卷积，步长为1，无补全 196
C.7 例7: 转置卷积，步长为2，有补全 197
C.8 计算输出大小 197
附录D 不稳定学习 199
D.1 梯度
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