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书籍 信息

 

适读人群：

本书面向机器 学习 从业人员、在校相关专业学生以及具备一定基础的 人工智能 领域爱好者。

1、本书第2版跟踪近两年生成对抗 网络 （GAN） 技术 的发展和变化，包括离散 数据 生成、GAN与强 化学 习的关联、海量级高质量图像生成技术等内容，新增了BigGAN、StyleGAN等图像生成模型的介绍与技术解析。这些内容更新与第1版内容有机地结合， 深入浅出 地阐述了生成对抗网络技术原理和演进，通过代码实例揭示了生成对抗网络技术实际应用的 方法 ，方便读者学习 入门 。

2、书中所有示例代码基于Tensorflow2.0进行了更新，全部支持在Tensorflow2.0 环境 下运行，方便读者上手实践，深入了解技术实现细节。

3、读者可在华章 图书 网站该书网页 下载 书中全部示例代码。

从 2014 年至今，与GAN有关的论文数量急剧增加，从 谷歌 学术 的数据来看，数量仍在不断增加中。究其原因，除了 科学 研究 本身的魅力之外，诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让业界非常兴奋，给人工 智能 领域带来诸多可能性。

本书是GAN的入门书籍，结合 基础理论 、 工程 实践进行讲解，深入浅出地介绍GAN的技术发展以及各类衍生模型。本书面向 机器学习 从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能技术爱好者。书中包含GAN的理论知识与代码实践（示例代码可以从华章官网搜索下载），可帮助读者理解GAN的技术原理与实现细节。

本书主要内容

人工智能入门知识与 开发 工具

GAN的理论与实践

DCGAN、WGAN、cGAN等主流GAN衍生模型

文本到图像、图像到图像以及离散数据的生成方法

GAN与强化学习的关联

BigGAN、StyleGAN等前沿GAN模型

多媒体与 艺术 设计 领域中的GAN应用

作者简介:
史丹青同济 大学 博士研究生，专业方向为人工智能与数据设计，在 计算机 顶级会议上发表多篇智能生成相关论文。曾担任语忆 科技 联合创始人兼技术负责人，拥有多年人工智能领域 创业 与实战经验，具备 深度学习 、 自然 语言 处理以及数据可视化等相关知识与技能。他是人工智能技术的爱好者， 喜欢 拥抱一切新兴科技，并始终坚信技术分享和开源 精神 的力量。

目录:
第 1 章 人工智能入门 1
第 2 章 预备知识与开发工具 21
第 3 章 理解生成对抗网络 40
第 4 章 深度卷积生成对抗网络 6 4
第 5 章 Wasserstein GAN 84
第 6 章 不同结构的 GAN 104
第 7 章 文本到图像的生成 120
第 8 章 图像到图像的生成 136
第 9 章 序列数据的生成 183
第 10 章 GAN 与强化学习及逆向强化学习 192
第 11 章 新一代 GAN 202
第 12 章 GAN 的应用与发展 211

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