《生成对抗网络GAN：原理与实践》是2022年机械工业出版社出版的图书。内容简介 这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解...
《GAN生成对抗神经网络原理与实践》是北京大学出版社出版图书。内容简介 生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）作为一种深度学习框架，发展十分迅猛。通过相互对抗的神经网络模型，GAN能够生成结构复杂且十分逼真的高维度数据。因此，GAN被广泛地应用在学术研究和工程领域，包括图像处理，如图像生成、图像转换...
《GAN：实战生成对抗网络》是2018年6月电子工业出版社出版的图书，作者是刘梦馨。内容简介 本书介绍深度学习领域一个十分活跃的分支——生成对抗网络（GAN）。书中覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时本书还介绍了多个真实世界中使用对抗网络构建智能应用的案例并提供了具体的代码以及部署...
《深入浅出GAN生成对抗网络原理剖析与TensorFlow实践》是2020年人民邮电出版社出版的图书。内容简介 本书首先从Python 基本语法开始讨论，逐步介绍的数学知识与神经网络的基本知识，并利用讨论的内容编写一个深度学习框架TensorPy，有了这些知识作为铺垫后，就开始讨论生成对抗网络（GAN）相关的内容。然后，本书使用比较简单...
《实战GAN:TensorFlow与Keras生成对抗网络构建》是2019年电子工业出版社出版的图书，作者是【美】乔什•卡林（Josh Kalin）。内容提要 《实战GAN：TensorFlow与Keras生成对抗网络构建》通过多个不同的生成对抗网络（GAN）架构的实现来帮助读者更好地理解生成对抗网络背后的原理及其构建方式。书中还提供了大量易于理解并可以...
生成对抗网络（GAN）包含一个生成模型G和一个判别模型D，其结构如图1所示。生成对抗网络的目的是学习到训练数据的分布 ，为了学习该分布，首先定义一个输入噪声变量 ，接下来将其映射到数据空间 ，这里的G就是一个以 作为参数的多层感知网络构成的生成模型。此外，定义一个判别模型 用来判断输入的数据是来自...