本书向读者介绍了生成对抗网络,并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录,分别介绍了PyTorch基础知识,用PyTorch开发神经网络,...
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。
版权说明:本电子书已获得正版授权,由出版社通过知传链发行。
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