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发表于2024-12-29
PyTorch生成對抗網絡編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
暢銷書《Python神經網絡編程》作者最新力作;
全彩印刷,配套示例代碼,圖文並茂,易懂實用;
從零開始,用PyTorch構建自己的生成對抗網絡。
生成對抗網絡(Generative Adversarial Network,GAN)是神經網絡領域的一顆新星,被譽為“機器 學習領域近 20 年來最酷的想法”。
本書以直白、簡短的方式嚮讀者介紹瞭生成對抗網絡,指導讀者如何使用PyTorch 按部就班地編寫生成對抗網絡。
全書共3章和5個附錄,分彆介紹瞭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捲積GAN、條件式GAN等話題。附錄部分介紹瞭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、概率分布和采樣,以及捲積如何工作,還簡單解釋瞭為什麼梯度下降不適用於對抗式機器學習。
本書適閤想初步瞭解GAN以及其工作原理的讀者,也適閤想要學習如何構建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,為後續的學習打好基礎。
作者簡介:
塔裏剋·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)數據科學傢。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。
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 。
評分內容非常不錯,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
評分寫的很好,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)
評分如果我是2020年看的話可能可以打高一些吧
評分獲取celeba數據的地方有個坑。 提示一下,在 drive 裏搜。
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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