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[书籍资源] 实战GAN:TensorFlow与Keras生成对抗网络构建

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madio        

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    发表于 2020-3-2 22:38 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    开发生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一项十分复杂的任务,
    , J! a( U. k3 Z- b7 m: g" F通常也很难找到很容易就能够理解的相关代码。本书将通过多个不同的GAN 实现样例,, h; y0 {! _, e. Y' L! F
    包括CycleGAN、SimGAN、DCGAN以及使用到GAN的模仿学习来帮助你了解GAN。本2 \% ~. _1 A) r: C6 Z
    书的各章采用了统一的编排结构,使用Python 和Keras,帮助你以一种易于理解的方式由% ?0 g9 w( L5 |
    浅入深地来了解GAN 的架构。
    ; V9 b2 b9 H; ^8 z: V8 ~本书覆盖了多个不同类型的GAN 架构来帮助你更好地理解模型的工作原理。你将会9 h& F: ^) `  B. c, _
    学习如何执行诸如生成超解析图像、文字到图像的转换,以及生成带字幕视频等任务的关
    0 R- Y& t5 p- V5 {1 Y4 y8 }键操作步骤。此外,你还会用到DCGAN和deepGAN。为了帮助你在复杂的工作场景下更
    ! E( l  Z3 \% h. A- i好地应用这些技术,本书将会使用多个真实世界中的数据集作为示例。4 L/ C* Q- t- }3 u9 Y0 A- i
    在本书的最后,通过这些易于理解的代码方案,你应该可以应对工作中和GAN 模型7 G9 l: O  B' N; b
    相关的问题和挑战,并能快速地上手实现自己的GAN 模型。. L$ \  X( k2 n; Y% A* U/ }6 {

    ) A! d5 K, g; P) p) I" b( \. v! x6 p

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