生成对抗网络项目实战
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图灵程序设计丛书

生成对抗网络项目实战

凯拉什·阿伊瓦 (作者) 倪琛 (译者)
通过实际项目探索生成对抗网络构架,使用TensorFlow和Keras构建新一代生成模型
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。

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出版信息

  • 书  名生成对抗网络项目实战
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 张卫国
  • 出版日期2019-12-30
  • 书  号978-7-115-48544-1
  • 定  价69.00 元
  • 页  数213
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Generative Adversarial Networks Projects
  • 原书号9781789136678

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本书特色

生成对抗网络(GAN)是一种深度神经网络架构,是当前发展迅速的机器学习领域之一,也是人工智能领域的研究热点。GAN潜力无限,能模拟任何数据分布方式,可用于构建新一代模型,其对抗学习思想也启发了深度学习领域的许多方法,并催生了一系列新技术与新应用。

本书首先介绍GAN的理论基础,然后通过使用Keras从头构建7个完整的GAN项目,详细讲解如何创建项目、准备数据、实现网络、训练模型以及优化模型。这7个项目分别对应一种流行的技术,难度由浅入深,讲解循序渐进。通过本书,读者能够轻松入门GAN,学会在工作或项目中构建、训练并优化实际可用的GAN模型。

- 构建3D-GAN模型,生成现实世界的3D图形
- 构建Age-cGAN模型,实现人脸验证
- 构建DCGAN模型,生成动画人物
- 构建SRGAN模型,生成高分辨率图像
- 构建StackGAN模型,基于文本描述生成逼真图像
- 构建CycleGAN模型,将绘画转换为照片
- 构建cGAN模型,实现图像对图像变换

目录

版权声明 阅读
前言 阅读
第 1 章 生成对抗网络简介 阅读
第 2 章 使用3D-GAN生成图形
第 3 章 使用cGAN实现人脸老化
第 4 章 使用DCGAN生成动画人物
第 5 章 使用SRGAN生成逼真图像
第 6 章 StackGAN:基于文本合成逼真图像
第 7 章 使用CycleGAN将绘画转换为照片
第 8 章 使用cGAN实现图像对图像变换
第 9 章 预测GAN的未来

作者介绍

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。

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