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内容简介

本书从Python基本语法入手，逐步介绍必备的数学知识与神经网络的基本知识，并利用介绍的内容编写一个深度学习框架TensorPy。然后描述GAN涉及的思想、模型与数学原理，接着便通过TensorFlow实现传统的GAN，并讨论为何一定需要生成器或判别器。接下来，介绍GAN各种常见的变体，包括卷积生成对抗网络、条件生成对抗网络、循环一致性、改进生成对抗网络、渐近增强式生成对抗网络等内容。

深入浅出GAN生成对抗网络：原理剖析与TensorFlow实践是2020年由人民邮电出版社出版,作者廖茂文 潘志宏。

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