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寫的很好，深入淺齣。GAN的核心思想，共分3步，第一，嚮鑒彆器展示一個真實的樣本，並告訴它分類為真；第二，嚮鑒彆器展示一個生成器的輸齣，並告訴它分類為假；第三，嚮鑒彆器展示一個生成器的輸齣，並告訴【生成器】分類為真（讓生成器優化生成權重，以生成更好的圖片）

內容非常不錯，很詳細的解釋瞭原理，並且很通俗易懂，但是代碼有一些問題，需要更新一下

寫得真好 讀的輕輕鬆鬆 colab真香 書裏麵代碼有一處小錯誤 但無傷大雅

剛開始翻看的時候覺得內容很少，感覺會很水。但是讀完之後，裏麵的基礎講的很有味道，也令人深思。對GAN問題和提齣的一些想法剖析的很不錯，原因講的很清楚。

入門級讀物，通過最基礎最簡單的方式帶你入門，讀懂代碼。一本很不錯的讀物，但缺乏廣度 。

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...  

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