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深入淺出GAN生成對抗網路(原理剖析與TensorFlow實踐)

  • 作者：廖茂文//潘志宏|責編:俞彬
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115517951
  • 出版日期：2020/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：480
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從Python基本語法入手，逐步介紹必備的數學知識與神經網路的基本知識，並利用介紹的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊后，就開始介紹生成對抗網路(GAN)相關的內容。然後，本書使用比較簡單的語言來描述GAN涉及的思想、模型與數學原理，接著便通過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN各種常見的變體，包括卷積生成對抗網路、條件生成對抗網路、循環一致性、改進生成對抗網路、漸近增強式生成對抗網路等內容。
    本書從模型與數學的角度來理解GAN變體，希望通過數學符號表達出不同GAN變體的核心思想，適合人工智慧、機器學習、電腦視覺相關專業的人員學習使用。
作者介紹
廖茂文//潘志宏|責編:俞彬
目錄
第1章  優雅Python
  1.1  Anaconda　
  1.2  Python基礎　
    1.2.1  常用數據類型　
    1.2.2  流程式控制制　
    1.2.3  函數定義　
  1.3  Python進階　
    1.3.1  生成式　
    1.3.2  可迭代對象與迭代器　
    1.3.3  生成器　
    1.3.4  裝飾器　
  1.4  小結　
第2章  優雅的數學　
  2.1  向量與矩陣　
    2.1.1  向量的概念　
    2.1.2  向量的基本運算　
    2.1.3  矩陣的概念　
    2.1.4  矩陣的運算　
  2.2  微積分　
    2.2.1  圓的面積　
    2.2.2  古典微積分　
    2.2.3  重建微積分　
    2.2.4  常用的公式　
    2.2.5  偏導數　
    2.2.6  方嚮導數　
    2.2.7  鏈式法則　
  2.3  概率論　
    2.3.1  隨機變數　
    2.3.2  條件概率　
    2.3.3  貝葉斯定理　
    2.3.4  常見的概率分佈　
  2.4  資訊理論　
    2.4.1  信息熵　
    2.4.2  條件熵　
    2.4.3  互信息　
    2.4.4  相對熵（KL散度）　
    2.4.5  交叉熵　
  2.5  小結　
第3章  初識神經網路　
  3.1  什麼是神經網路　
    3.1.1  神經網路的歷史　
    3.1.2  神經網路的優勢　
  3.2  神經網路中常見的概念　
    3.2.1  前向傳播演算法　
    3.2.2  損失函數　
    3.2.3  梯度下降演算法　
    3.2.4  各種梯度下降演算法　
    3.2.5  反向傳播演算法　
    3.2.6  過擬合與欠擬合　
  3.3  動手實現深度學習框架TensorPy　

    3.3.1  實現計算圖　
    3.3.2  實現Session對象　
    3.3.3  實現感知器前向傳播演算法　
    3.3.4  實現對數損失　
    3.3.5  實現梯度下降演算法與反向傳播演算法　
    3.3.6  實現多層感知器　
  3.4  TensorFlow簡介　
    3.4.1  TensorFlow安裝與介紹　
    3.4.2  TensorFlow基本概念　
    3.4.3  TensorFlow實現多層感知器　
    3.4.4  TensorBoard可視化　
    3.4.5  TensorFlow模型保存方法　
  3.5  小結　
……
第4章  初識生成對抗網路　
第5章  生成對抗網路的數學原理　
第6章  卷積生成對抗網路　
第7章  條件對抗生成網路　
第8章  循環一致性　
第9章  改進生成對抗網路　
第10章  漸近增強式生成對抗網路　
第11章  GAN進行特徵學習　
第12章  GAN在NLP中的運用　

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