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题名/责任者:

GAN:实战生成对抗网络/(美) Kuntal Ganguly著 刘梦馨译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-121-34254-7/CNY65.00

载体形态项:

xiv, 145页:图;24cm

统一题名:

Learning generative adversarial networks

其它题名:

实战生成对抗网络

个人责任者:

甘古力 (Ganguly, Kuntal) 著

个人次要责任者:

刘梦馨 译

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由Packt Publishing授权

责任者附注:

责任者Ganguly规范汉译姓: 甘古力

提要文摘附注:

生成模型在数据科学家中获得了广泛的普及，主要是因为它们有助于构建从源中消耗原始数据的AI系统。与监督学习方法不同，生成模型不需要标注数据，这使得它成为一个有趣的系统。这本书将让你了解生成模型和从头开始实施生成对抗网络的基础知识。这本书从生成模型的基础开始，带你了解生成对抗网络背后的理论，它是构建基础。您将了解GAN如何自动生成草图的兼容颜色，并能够使用正确的颜色绘制手绘草图。发现将生成对抗网络堆叠到多个阶段的最新方法，以解决文本到图像合成的问题，并通过各种各样的数据集开发主要集中在图像上的智能和创意应用程序。您还将看到如何使用Tensorflow和Keras将DiscoGAN成功地将类型从一个域转移到另一个域。通过这本书，您将受到培训，以建立GAN模型并在生产环境中使用它们。您将掌握生成建模的基础知识，并学习如何有效和准确地使用它。

使用对象附注:

适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及其他机器学习领域相关的从业人员，也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者来了解深度学习领域的最新魔力

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