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畅销书《python教程神经网络编程》作者最新力作;

全彩印刷,配套示例代码,图文并茂,易懂实用;

从零开始,用pytorch构建自己的生成对抗网络。

生成对抗网络(generative adversarial network,gan)是神经网络领域的一颗新星,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,指导读者如何使用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cu和gpu以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。

本书适合想初步了解gan以及其工作原理的读者,也适合想要学习如何构建gan的机器学习从业人员。对于正在学习机器学习相关课程的学生,本书可以帮助读者快速入门,为后续的学习打好基础。

python教程作者简介:

python教程作者简介: 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。他常年活跃于伦敦的技术圈子,领导并组织伦敦python教程聚会小组(近3000名成员)。 译者简介: 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。他的研究兴趣有自然语言处理、文本数据分析、数据挖掘等项目的落地及运维。

python教程目录:

第 1 章 pytorch和神经网络 001

第 2 章 gan初步 064

第 3 章 卷积gan和条件式gan 140


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