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全新正版GAN生成对抗神经网络原理与实践97873013211大学出版社
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章 生成对抗神经网络综述 11.1 什么是生成对抗神经网络? 21.2 为什么要学习GAN? 51.3 应用场景 91.4 技术难点 181.5 潜在空间的处理 221.6 个GAN实战 27第2章 TensorFlow 2.0安装 392.1 通过Docker安装 402.2 通过conda安装 41第3章 神经网络原理 433.1 应用场景简介 443.2 深层神经网络简介 463.3 卷积神经网络简介 533.4 反卷积神经网络简介 61第4章 TensorFlow 2.0开发入门 654.1 开发环境 664.2 张量 684.3 Keras开发概览 724.4 使用函数接口开发 874.5 网络层 994.6 激活函数 1044.7 损失函数 1084.8 优化器 110第5章 常用数据集 1125.1 MNIST 1135.2 Fashion-MNIST 1155.3 CIFAR-10 1185.4 CIFAR-100 120第6章 DCGAN 16.1 DCGAN概述 1246.2 批量标准化 1246.3 使用多种激活函数 1256.4 在MNIST数据集上的实现 1266.5 在LSUN数据集上的实现 139第7章 CGAN 1487.1 CGAN概述 1497.2 在MNIST数据集上的实现 153第8章 InfoGAN 1798.1 技术原理 1808.2 模型实现技巧 1838.3 在MNIST数据集上的实现 1858.4 在Fashion MNIST数据集上的实现 201第9章 SGAN 2049.1 技术原理 2059.2 模型训练 2079.3 SGAN在MNIST数据集上的实现 2109.4 SGAN在CIFAR数据集上的实现 2420章 CycleGAN 26710.1 CycleGAN简介 26810.2 技术原理 26810.3 技术实现 270
李明军,数据挖掘与人工智能专家,在大数据分析与挖掘、机器学习、人工智能等领域实战经验丰富。华北理工,曾就职于Teradata、中惠普神州岳和亿阳信通,现工作于东方国信。在知乎著有多个专栏:计算机视觉、生成对抗网络、强化学习等。著有《TensorFlow深度学实战全》。
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,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:,本书介绍了几种常用的、有代表的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的关键原理和实战代码。
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