- 题名/责任者:
- PyTorch生成对抗网络编程/(英)塔里克·拉希德著 韩江雷译
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2020.12
- ISBN及定价:
- 978-7-115-54638-8/CNY79.00
- 载体形态项:
- 200页;23cm
- 丛编项:
- 深度学习系列
- 个人责任者:
- (英) 塔里克·拉希德 著
- 个人次要责任者:
- 韩江雷 译
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 中图法分类号:
- TP311.56
- 提要文摘附注:
- 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)是神经网络领域的新星，被誉为“机器学习领域近20年来最酷的想法”。本书以直白、简短的方式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、改良神经网络以提升效果、引入CUDA和GPU以加速GAN，以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题，包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样，以及卷积如何工作，还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。对于正在学习机器学习相关课程的学生，本书可以帮助读者快速入门，为后续的学习打好基础。
- 使用对象附注:
- 本书适合任何想初步了解GAN以及其工作原理的读者，也适合于想要学习如何搭建GAN的机器学习从业人员
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