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GAN 對抗式生成網路 F0382 歷史價格(單位:新台幣)
GAN 對抗式生成網路 F0382 描述
「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子!」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。 GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用,從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效,都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文,被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍,不只在技術領域,就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體,GAN 的相關討論也時常出現。 但要搞懂這最尖端、最熱門的技術可不容易,網路上許多似是而非的說法,加上漏洞百出的數學推導,讓初學者不得其門而入。 本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN(對抗式生成網路)的人,提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手,然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作,包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說,讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識,就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。 我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就,還能獲得必要的知識與工具來充實自己,以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說,GAN 可是具有無窮的潛力,一旦上手,未來在學術界或生活應用上必能大放異彩,很高興您能加入我們的行列。 本書特色: ●本書由施威銘研究室監修,內容易讀易懂,並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 ●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術,包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等,還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。 ●不求花俏吸睛,腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算法、架構圖、再到程式實作,讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。 ●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過,並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式,可避免一些環境設定或相容性等問題。 名人推薦: "全面且深入介紹了 AI 的未來" - Simeon Leyzerzon, Excelsior Software "超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group "對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. Sapunov, Intento "出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3 "在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學 本書目錄: [簡要目錄] 第一篇 GAN 與生成模型入門 1 GAN (對抗式生成網路) 簡介 2 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型 3 你的第一個 GAN:生成手寫數字 4 深度卷積 GAN (DCGAN) 第二篇 GAN 的進階課題 5 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道 6 漸進式 GAN (PGGAN) 7 半監督式 GAN (SGAN) 8 條件式 GAN (CGAN) 9 CycleGAN 第三篇 GAN 的實際應用及未來方向 10 對抗性樣本 (Adversarial example) 11 GAN 的實際應用 12 展望未來 [完整目錄] 第一篇 GAN 與生成模型入門 第 1 章 GAN (對抗式生成網路) 簡介 1.1 什麼是 GAN (Generative Adversarial Network)? 1.2 GAN 如何運作? 1.3 GAN 的詳細運作流程 1.3.1 GAN 的訓練方式 1.3.2 何時達到均衡 (完成訓練) 1.4 為何要學 GAN? 第 2 章 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型 2.1 生成模型 (Generative model) 簡介 2.2 Autoencoder 的運作原理 2.3 Autoencoder 的架構 2.4 Autoencoder 與 GAN 有何不同? 2.5 Autoencoder 的用途 2.6 「非監督式」與「自監督式」學習 2.6.1 舊招新用 2.6.2 用 Autoencoder 生成資料 2.6.3 VAE (Variational Autoencoder) 2.7 實例:寫程式實作 VAE 2.8 再論潛在空間 2.9 為何我們還是得用 GAN? 第 3 章 你的第一個 GAN:生成手寫數字 3.1 GAN 的基礎:對抗訓練 3.1.1 損失函數 3.1.2 訓練過程 3.2 生成器與鑑別器的目標差異 3.2.1 目標衝突 3.2.2 混淆矩陣 (confusion matrix) 3.3 GAN 的訓練程序 3.4 實例:生成手寫數字 3.4.1 匯入模組並設定模型輸入維度 3.4.2 實作生成器 3.4.3 實作鑑別器 3.4.4 建立並編譯訓練所需的模型 3.4.5 撰寫訓練用的函式 3.4.6 顯示生成的圖片 3.4.7 開始訓練模型 3.4.8 檢查結果 3.5 結語 第 4 章 深度卷積 GAN (DCGAN) 4.1 卷積神經網路 (CNN) 4.1.1 卷積濾鏡 (Convolutional filter) 4.1.2 將 CNN 的概念視覺化 4.2 DCGAN 簡史 4.3 批次正規化 (Batch normalization) 4.3.1 了解正規化 4.3.2 批次正規化計算 4.4 實例:用 DCGAN 生成手寫數字 4.4.1 匯入模組並設定模型輸入的維度 4.4.2 實作 DCGAN 的生成器 4.4.3 實作 DCGAN 的鑑別器 4.4.4 建立並運行 DCGAN 4.4.5 模型輸出 4.5 結語 第二篇 GAN 的進階課題 第 5 章 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道 5.1 評估訓練成效的方法 5.1.1 各種可能的評估方法 5.1.2 起始分數 (IS) 5.1.3 Fréchet 初始距離 (FID) 5.2 訓練上的挑戰 5.2.1 逐步增加神經網路的深度 5.2.2 更改賽局的設計與評估方式 5.2.3 Min-Max GAN 5.2.4 非飽和 GAN (NS-GAN) 5.2.5 何時該結束訓練 5.2.6 Wasserstein GAN (WGAN) 5.3 賽局設計的重點整理 5.4 訓練 GAN 的實用技巧 5.4.1 將輸入正規化 5.4.2 批次正規化 5.4.3 梯度懲 書籍類別:程式設計/APP開發 作者:Jakub Langr、Vladimir Bok 著、哈雷 譯 書號:F0382 ISBN:9789863126386 建議售價:750 元 色彩:局彩
GAN 對抗式生成網路 F0382 商品選項
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