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實戰GAN(TensorFlow與Keras生成對抗網路構建)

  • 作者:(美)喬什·卡林|譯者:劉夢馨
  • 出版社:電子工業
  • ISBN:9787121374098
  • 出版日期:2019/11/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:208
人民幣:RMB 79 元      售價:
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內容大鋼
    本書通過多個不同的生成對抗網路(GAN)架構的實現來幫助讀者更好地理解生成對抗網路背後的原理及其構建方式。書中還提供了大量易於理解並可以直接使用的GAN代碼及其部署方式和數據集,以幫助讀者更快地上手解決工作中所面臨的問題並積極應對相關挑戰。
    本書適合數據科學家、演算法工程師、數據挖掘工程師以及機器學習領域相關的從業人員用來學習使用全新的深度學習技術解決工作中的問題,也適合機器學習和深度學習的愛好者、初學者用來體驗深度學習的魅力。

作者介紹
(美)喬什·卡林|譯者:劉夢馨
    喬什·卡林(Josh Kalin)是一位物理學家和技術專家,他關注于機器人和機器學習的交叉領域。Josh致力於先進感測器、工業機器人、機器學習和自動化車輛項目的研究。他同時擁有物理學、機械工程以及電腦科學的學位。在業餘時間,他喜歡研究車輛、組裝電腦,以及學習機器人和機器學習領域的新技術。

目錄
序言
第1章  什麼是生成對抗網路
  簡介
  生成模型和判別模型
    工作流程
    工作原理
  神經網路的「愛情故事」
    工作流程
    工作原理
  深度神經網路
    工作流程
    工作原理
  架構基礎
    工作流程
    工作原理
  基本構建塊——生成器
    工作流程
    工作原理
  基本構建塊——判別器
    工作流程
    工作原理
  基本構建塊——損失函數
    工作流程
    工作原理
  訓練
    工作流程
    工作原理
  以不同方式組織GAN
    工作流程
    工作原理
  GAN的輸出是什麼
    工作流程
    工作原理
  理解GAN架構的優點
    工作流程
    工作原理
  練習
第2章  數據優先、環境和數據準備
  簡介
  數據是否如此重要
    準備工作
    工作流程
    工作原理
    更多內容
  搭建開發環境
    準備工作
    工作流程
    更多內容
  數據類型
    準備工作

    工作流程
    工作原理
    更多內容
  數據預處理
    準備工作
    工作流程
    工作原理
    更多內容
  異常數據
    準備工作
    工作流程
    更多內容
  平衡數據
    準備工作
    工作流程
    更多內容
  數據強化
    準備工作
    工作流程
    工作原理
    更多內容
  練習
第3章  用100行代碼實現第一個GAN
  簡介
  從理論到實踐——一個簡單例子
    準備工作
    工作流程
    參考內容
  使用Keras和TensorFlow構建神經網路
    準備工作
    工作流程
    參考內容
  解釋你的第一個GAN組件——判別器
    準備工作
    工作流程
  解釋你的第二個GAN組件——生成器
    準備工作
    工作流程
  組合GAN組件
    準備工作
    工作流程
  訓練你的第一個GAN
    準備工作
    工作流程
  訓練模型並理解GAN的輸出
    準備工作
    工作流程
    工作原理
  練習
第4章  使用DCGAN創造新的室外結構

  簡介
  什麼是DCGAN?一個簡單的偽代碼樣例
    準備工作
    工作流程
    參考內容
  工具——是否需要特殊的工具
    準備工作
    工作流程
    更多內容
    參考內容
  解析數據——數據是否獨特
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——生成器
    準備工作
    工作流程
    參考內容
  代碼實現——判別器
    準備工作
    工作流程
    參考內容
  訓練
    準備工作
    工作流程
  評估——如何判斷它是否有效
    準備工作
    工作原理
  調整參數優化性能
    工作流程
  練習
第5章  Pix2Pix圖像轉換
  簡介
  使用偽代碼介紹Pix2Pix
    準備工作
    工作流程
  數據集解析
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——生成器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——GAN
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——判別器
    準備工作
    工作流程
  訓練
    準備工作
    工作流程

  練習
第6章  使用CycleGAN進行圖像風格轉換
  簡介
  偽代碼——工作原理
    準備工作
    工作流程
  解析CycleGAN數據集
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——生成器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——判別器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——GAN
    準備工作
    工作流程
  訓練
    準備工作
    工作流程
  練習
第7章  利用SimGAN使用模擬圖像製作具有真實感的眼球圖片
  簡介
  SimGAN架構的工作原理
    準備工作
    工作流程
  偽代碼——工作原理
    準備工作
    工作流程
  如何使用訓練數據
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——損失函數
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——生成器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——判別器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——GAN
    準備工作
    工作流程
  訓練SimGAN
    準備工作
    工作流程
  練習
第8章  使用GAN從圖像生成3D模型

  簡介
  使用GAN生成3D模型
    準備工作
    工作流程
  環境準備
    準備工作
    工作流程
  對2D數據進行編碼並匹配3D對象
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——生成器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——判別器
    準備工作
    工作流程
  代碼實現——GAN
    準備工作
    工作流程
  訓練模型
    準備工作
    工作流程
  練習

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