PyTorch生成對抗網絡編程檢視原始碼討論檢視歷史
《PyTorch生成對抗網絡編程》,[英] 塔里克·拉希德 著,出版社: 人民郵電出版社。
人民郵電出版社,1953年10月成立,隸屬於中國工信出版傳媒集團,是工業和信息化部主管的大型專業出版社[1]。建社以來,人民郵電出版社圍繞「立足工信事業,面向現代社會,傳播科學知識,引領美好生活」的出版宗旨,已發展成為集圖書、期刊、音像電子及數字出版於一體的綜合性出版大社[2]。
內容簡介
生成對抗網絡(Generative Adversarial Network,GAN)是神經網絡領域的新星,被譽為「機器學習領域近20年來最酷的想法」。 本書以直白、簡短的方式向讀者介紹了生成對抗網絡,並且教讀者如何使用PyTorch按部就班地編寫生成對抗網絡。全書共3章和5個附錄,分別介紹了PyTorch基礎知識,用PyTorch開發神經網絡,改良神經網絡以提升效果,引入CUDA和GPU以加速GAN訓練,以及生成高質量圖像的卷積GAN、條件式GAN等話題。附錄部分介紹了在很多機器學習相關教程中被忽略的主題,包括計算平衡GAN的理想損失值、概率分布和採樣,以及卷積如何工作,還簡單解釋了為什麼梯度下降不適用於對抗式機器學習。 本書適合想初步了解GAN以及其工作原理的讀者,也適合想要學習如何構建GAN的機器學習從業人員。對於正在學習機器學習相關課程的學生,本書可以幫助讀者快速入門,為後續的學習打等
作者介紹
(英)塔里克·拉希德 著 韓江雷 譯
塔里克·拉希德(Tariq Rashid),擁有物理學學士學位、機器學習和數據挖掘碩士學位。他常年活躍於倫敦的技術圈子,領導並組織倫敦Python聚會小組(近3000名成員)。 譯者簡介: 韓江雷,新加坡南洋理工大學計算機專業博士,思愛普公司(新加坡)數據科學家。他的研究興趣有自然語言處理、文本數據分析、數據挖掘等項目的落地及運維。
參考文獻
- ↑ 我國出版社的等級劃分和分類標準,知網出書,2021-03-01
- ↑ 人民郵電出版社簡介,人民郵電出版社