生成对抗网络(GAN)可以模拟任何数据分布方式,因而潜力巨大,为很多难以自动化的问题提供了解决途径。本书立足理论,着重实践,带领读者快速熟悉并上手GAN。本书首先介绍构建高效项目所涉及的概念、工具和库,然后利用不同类型的数据集,依次构建7个GAN项目,训练并优化GAN模型。这些项目涵盖了各种流行方法,包括3D-GAN、Age-cGAN、DCGAN、SRGAN、StackGAN、CycleGAN和pix2pix。
生成对抗网络项目实战(图灵图书) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。
凯拉什·阿伊瓦(Kailash Ahirwar)是机器学习解决方案平台Mate Labs的联合创始人兼首席技术官,与人合作发明了去中心化的分布式深度学习训练协议Raven Protocol,机器学习和深度学习爱好者,其研究工作涉及人工智能的许多领域,包括自然语言处理、计算机视觉,以及使用GAN进行生成建模。