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  • 正版新书]生成对抗网络入门指南史丹青9787111610045
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    • 作者: 史丹青著 | 史丹青编 | 史丹青译 | 史丹青绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-11-01
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    • 作者: 史丹青著| 史丹青编| 史丹青译| 史丹青绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-11-01
    • 页数:226
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111610045
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 史丹青
  • 著: 史丹青
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 69
  • ISBN: 9787111610045
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2018-11-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2018-11-01
  • 页数: 226
  • 外部编号: 五三B61393
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 前言
    第1章 人工智能入门
    1.1 人工智能的历史与发展
    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使用入门
    2.2.3 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  Floyd:使用深度学习云平台运行程序
    2.4.1 深度学习云平台简介
    2.4.2 Floyd使用入门
    2.4.3 Floyd实例:神经网络风格转换
    2.5 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 最大似然估计
    3.2.2 生成对抗网络的数学推导
    3.3 GAN的可视化理解
    3.4 GAN的工程实践
    3.5 本章小结
    第4章 深度卷积生成对抗网络
    4.1 DCGAN的框架
    4.1.1 DCGAN设计规则
    4.1.2 DCGAN框架结构
    4.2 DCGAN的工程实践
    4.3 DCGAN的实验性应用
    4.3.1 生成图像的变换

    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。

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