Titre original :
A Primer on Generative Adversarial Networks
Contenu du livre :
Ce livre s'adresse aux lecteurs qui souhaitent comprendre les GAN sans avoir besoin d'un solide bagage mathématique. En outre, il couvre les applications pratiques des GAN, ce qui en fait une excellente ressource pour les débutants. A Primer on Generative Adversarial Networks s'adresse aux chercheurs, aux développeurs, aux étudiants et à tous ceux qui souhaitent en savoir plus sur les GAN. Il est supposé que le lecteur a une connaissance de base de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux. Le livre est accompagné de scripts prêts à l'emploi que les lecteurs peuvent utiliser pour des recherches plus approfondies. Python est utilisé comme principal langage de programmation, et les lecteurs doivent donc en connaître les bases.
Le livre commence par donner une vue d'ensemble de l'architecture des GAN, en expliquant le concept des modèles génératifs. Il présente ensuite l'architecture GAN la plus simple, qui explique le fonctionnement des GAN et couvre les concepts de générateur et de discriminateur. Le livre aborde ensuite les applications réelles plus avancées des GAN, telles que la génération de visages humains, le deep fake, les CycleGANs, et bien d'autres encore.
A la fin du livre, les lecteurs auront une compréhension essentielle des GANs et seront capables d'écrire leur propre code GAN. Ils pourront appliquer ces connaissances à leurs projets, qu'ils soient débutants ou expérimentés en apprentissage automatique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783031326608 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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