GAN生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實(shí)踐

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	李明軍著
出版社：	北京大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)配置與管理網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信

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ISBN：	9787301321164	出版時(shí)間：	2021-06-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	296	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Nets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過(guò)相互對(duì)抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，GAN被廣泛地應(yīng)用在學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成等；序列數(shù)據(jù)生成，如語(yǔ)音生成、音樂(lè)生成等；以及其他眾多領(lǐng)域，如遷移學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)圖像細(xì)分、隱寫(xiě)術(shù)、持續(xù)學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)重放）等。 GAN的技術(shù)較為復(fù)雜，細(xì)分領(lǐng)域眾多，因此需要有一個(gè)高效率的學(xué)習(xí)方法。首先，需要了解GAN的全景，對(duì)GAN的發(fā)展脈絡(luò)和各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都有所了解。這樣，當(dāng)我們面對(duì)各種各樣的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，才能夠做到胸有成竹。其次，掌握生成對(duì)抗的基本原理，以及實(shí)現(xiàn)生成對(duì)抗的關(guān)鍵技術(shù)。這樣，當(dāng)我們面對(duì)在GAN領(lǐng)域出現(xiàn)的各種新理念、新技術(shù)時(shí)，才能夠追本溯源，從容應(yīng)對(duì)。最后，針對(duì)自己感興趣的GAN進(jìn)行深入地研究。本書(shū)正是這樣組織的，讓有志于學(xué)習(xí)研究GAN的人能夠快速入門(mén)并掌握GAN的關(guān)鍵技術(shù)。

作者簡(jiǎn)介

　　李明軍，資深數(shù)據(jù)挖掘與人工智能專(zhuān)家，在大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富。華北理工大學(xué)學(xué)士，曾就職于Teradata、中國(guó)惠普、神州泰岳和億陽(yáng)信通，現(xiàn)工作于東方國(guó)信。在知乎著有多個(gè)專(zhuān)欄：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。著有《TensorFlow深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)大全》。

圖書(shū)目錄

第1章生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述　　　　1
1.1 什么是生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？　　　　2
1.2 為什么要學(xué)習(xí)GAN？　　　　5
1.3 應(yīng)用場(chǎng)景　　　　9
1.4 技術(shù)難點(diǎn)　　　　18
1.5 潛在空間的處理　　　　22
1.6 第一個(gè)GAN實(shí)戰(zhàn)　　　　27
第2章 TensorFlow 2.0安裝　　　　39
2.1 通過(guò)Docker安裝　　　　40
2.2 通過(guò)conda安裝　　　　41
第3章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理　　　　43
3.1 應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)介　　　　44
3.2 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介　　　　46
3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介　　　　53
3.4 反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介　　　　61
第4章 TensorFlow 2.0開(kāi)發(fā)入門(mén)　　　　65
4.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境　　　　66
4.2 張量　　　　68
4.3 Keras開(kāi)發(fā)概覽　　　　72
4.4 使用函數(shù)接口開(kāi)發(fā)　　　　87
4.5 網(wǎng)絡(luò)層　　　　99
4.6 激活函數(shù)　　　　104
4.7 損失函數(shù)　　　　108
4.8 優(yōu)化器　　　　110
第5章常用數(shù)據(jù)集　　　　112
5.1 MNIST　　　　113
5.2 Fashion-MNIST　　　　115
5.3 CIFAR-10　　　　118
5.4 CIFAR-100　　　　120
第6章 DCGAN　　　　123
6.1 DCGAN概述　　　　124
6.2 批量標(biāo)準(zhǔn)化　　　　124
6.3 使用多種激活函數(shù)　　　　125
6.4 在MNIST數(shù)據(jù)集上的實(shí)現(xiàn)　　　　126
6.5 在LSUN數(shù)據(jù)集上的實(shí)現(xiàn)　　　　139
第7章 CGAN　　　　148
7.1 CGAN概述　　　　149
7.2 在MNIST數(shù)據(jù)集上的實(shí)現(xiàn)　　　　153
第8章 InfoGAN　　　　179
8.1 技術(shù)原理　　　　180
8.2 模型實(shí)現(xiàn)技巧　　　　183
8.3 在MNIST數(shù)據(jù)集上的實(shí)現(xiàn)　　　　185
8.4 在Fashion MNIST數(shù)據(jù)集上
的實(shí)現(xiàn)　　　　201
第9章 SGAN　　　　204
9.1 技術(shù)原理　　　　205
9.2 模型訓(xùn)練　　　　207
9.3 SGAN在MNIST數(shù)據(jù)集上的
實(shí)現(xiàn)　　　　210
9.4 SGAN在CIFAR數(shù)據(jù)集上的
實(shí)現(xiàn)　　　　242
第10章 CycleGAN　　　　267
10.1 CycleGAN簡(jiǎn)介　　　　268
10.2 技術(shù)原理　　　　268
10.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)　　　　270