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PyTorch生成对抗网络编程
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发表于2024-06-06

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图书描述

畅销书《Python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。

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。

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著者简介

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。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

写得真好 读的轻轻松松 colab真香 书里面代码有一处小错误 但无伤大雅

评分☆☆☆☆☆

非常适合入门，简洁易懂

评分☆☆☆☆☆

入门级读物，通过最基础最简单的方式带你入门，读懂代码。一本很不错的读物，但缺乏广度 。

评分☆☆☆☆☆

挺有趣的一本书，风格和作者的第一本书一致，不过我并没有运行CelebA数据库相关的代码，这本书向我们讲述了生成对抗网络，包括卷积Gan和条件式Gan,循序渐进地从实践中讲明白一些基本都原理。这本书的作用在于入门，读起来挺快的。

评分☆☆☆☆☆

内容非常不错，很详细的解释了原理，并且很通俗易懂，但是代码有一些问题，需要更新一下

读后感

评分☆☆☆☆☆

跟着作者的make your own neural network而来，在美亚上找到作者的新作。看豆瓣还没有，就给搬了过来。希望更多的人读到。目前读到第56页，跟着代码一步步走来。self.optimiser = torch.optim.Adam(self.parameters()) Rashid, Tariq. Make Your First GAN With PyTorch (p. 56...  

评分☆☆☆☆☆

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