1 Generative Adversarial Networks and Deep Learning, Theory and Applications 英文PDF下载

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1.1 书籍简介

本书探讨了如何在各种应用程序中使用生成对抗网络 (GAN)，并强调了它们相对于传统生成模型的实质性进步。本书的主要目标是专注于深度学习和生成对抗网络的前沿研究，其中包括创建用于处理文本、图像和音频的新工具和方法。

生成对抗网络 (GAN) 是一类机器学习框架，是深度学习应用中的下一个新兴网络。生成对抗网络 (GAN) 具有构建改进模型的可行性，因为它们可以根据应用程序要求生成样本数据。GAN 在科学技术领域有多种应用，包括计算机视觉、安全、多媒体和广告、图像生成、图像翻译、文本到图像合成、视频合成、生成高分辨率图像、药物发现等。

可以使用卷积神经网络或递归神经网络作为鉴别器网络，而可以使用反卷积神经网络作为生成器网络。因此，GAN 可用于构建像图片一样的多维数据分布。GAN 在各种困难的生成任务中显示出潜力，包括文本到照片的翻译、图片生成、图像合成和图像到图像的翻译。GAN 是一种强大的深度生成模型；但是，它们存在各种训练问题，例如模式崩溃和训练不稳定。机器学习中有不同类型的学习方法，例如监督学习和无监督学习。

主要特点：

  • 提供有关如何将 GAN 用于图像和视频的综合指南。
  • 包括使用生成对抗网络增强水下图像、使用 GAN 进行入侵检测的案例研究
  • 强调使用深度学习方法包含游戏效果
  • 检查 GAN 及其实际应用中的重大技术进步
  • 讨论 GAN 的挑战和最佳解决方案

1.2 资源下载

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