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GAN生成对抗神经网络原理与实践 李明军 著 专业科技 文轩网
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GAN生成对抗神经网络原理与实践
1.概览全景:首先,本书对GAN进行全景式的介绍,让读者能够了解GAN的技术起源、在应用领域的发展演变过程、在技术上面临的主要挑战,以及解决这些挑战的思路和对策。 2. 详解原理:其次,本书详细介绍了GAN的基本原理,即通过生成模型(Generative Model,G)和判别模型(Discriminative Model,D)的相互对抗,最终实现生成模型具备生成足够逼真的高维度数据(如图像或音乐)的能力。 3. 案例丰富:最后,本书介绍了几种常用的、有代表性的GAN模型实战,包括原始的GAN、DCGAN(基于深层卷积网络的GAN)、CGAN(有条件约束的GAN)、InfoGAN(自动捕获图像中关键特征的GAN)、SGAN(多层堆叠的GAN)、CycleGAN(循环一致的GAN)等。这些GAN模型涵盖了GAN在发展演变过程中各个阶段面临的挑战与对策,可让读者掌握各种各样的GAN的关键原null
生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)作为一种深度学习框架,发展十分迅猛。通过相互对抗的神经网络模型,GAN能够生成结构复杂且十分逼真的高维度数据。因此,GAN被广泛地应用在学术研究和工程领域,包括图像处理,如图像生成、图像转换、视频合成等;序列数据生成,如语音生成、音乐生成等;以及其他众多领域,如迁移学习、医学图像细分、隐写术、持续学习(深度学习重放)等。GAN的技术较为复杂,细分领域众多,因此需要有一个高效率的学习方法。首先,需要了解GAN的全景,对GAN的发展脉络和各个细分领域都有所了解。这样,当我们面对各种各样的应用场景时,才能够做到胸有成竹。其次,掌握生成对抗的基本原理,以及实现生成对抗的关键技术。这样,当我们面对在GAN领域出现的各种新理念、新技术时,才能够追本溯源,从容应对。最后,针对自己感兴趣的GAN进行深入地研究。本null
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