题名:
PyTorch生成对抗网络编程   / (英) 塔里克·拉希德著 , 韩江雷译
ISBN:
978-7-115-54638-8 价格： CNY79.00
语种:
chi
载体形态:
206页 彩图 23cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2020
内容提要:
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。 
主题词:
软件工具   程序设计
中图分类法:
TP311.561 版次： 5
主要责任者:
拉希德 著
次要责任者:
韩江雷 译
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。