深入淺出GAN生成對抗網絡 原理剖析與TensorFlow實踐 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
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本書首先從Python 基本語法開始討論,逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識,並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy,有了這些知識作為鋪墊後,就開始討論生成對抗網絡(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絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。 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,適合人工智能、機器學習、計算機視覺相關專業的人員學習使用。
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