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题名/责任者:

PyTorch生成对抗网络编程/(英) 塔里克·拉希德著 韩江雷译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-115-54638-8/CNY79.00

载体形态项:

206页:彩图;23cm

丛编项:

深度学习系列

个人责任者:

拉希德 (Rashid, Tariq) 著

个人次要责任者:

韩江雷 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

出版发行附注:

本书中文简体版由作者Tariq Rasgud授权人民邮电出版社出版

责任者附注:

塔里克·拉希德 (Tariq Rashid), 拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。韩江雷, 新加坡南洋理工大学计算机专业博士, 思爱普公司 (新加坡) 数据科学家。

提要文摘附注:

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是神经网络领域的新星, 被誉为“机器学习领域近20年来最酷的想法”。本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络, 并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录, 分别介绍了PyTorch基础知识, 用PyTorch开发神经网络, 改良神经网络以提升效果, 引入CUDA和GPU以加速GAN训练, 以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题, 包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样, 以及卷积如何工作, 还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。

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