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PyTorch生成對抗網絡編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

PyTorch生成對抗網絡編程
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发表于2024-11-07

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圖書描述

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。

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著者簡介

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。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

nb！

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣的介紹瞭GAN，順便加深瞭對交叉熵損失函數的理解

評分☆☆☆☆☆

小錯誤不少

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣的介紹瞭GAN，順便加深瞭對交叉熵損失函數的理解

評分☆☆☆☆☆

nb！

讀後感

評分☆☆☆☆☆

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...  

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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