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PyTorch生成对抗网络编程
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发表于2024-11-22

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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☆☆☆☆☆

深入浅出，很好理解

评分☆☆☆☆☆

写的很好，深入浅出。GAN的核心思想，共分3步，第一，向鉴别器展示一个真实的样本，并告诉它分类为真；第二，向鉴别器展示一个生成器的输出，并告诉它分类为假；第三，向鉴别器展示一个生成器的输出，并告诉【生成器】分类为真（让生成器优化生成权重，以生成更好的图片）

评分☆☆☆☆☆

模式崩溃 代码更新 colab 自动计算梯度很爽，DG 1.0 0.0 1.0

评分☆☆☆☆☆

对于初学pytorch来说，入门非常好的教材

评分☆☆☆☆☆

非常适合入门，简洁易懂

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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