Bewertung:
Das Buch erhielt gemischte Kritiken von den Nutzern. Einige lobten den praktischen Ansatz zum Erlernen von GANs, während andere die Schreibqualität und die visuelle Präsentation kritisierten.
Vorteile:Bietet einen praktischen Ansatz für das Erlernen von GANs, eine nützliche Aufschlüsselung des Codes, verweist auf Originalarbeiten und dient als guter Ausgangspunkt für weiteres Lernen im Bereich des maschinellen Lernens.
Nachteile:Schlechte Schreibqualität, unzureichende Abbildungen und visuelle Darstellungen, verschwendet oft die Zeit der Leser mit unnötigen Kommentaren, und wichtige Teile des Codes werden häufig ausgelassen. Einige Leser fanden das Buch schwer zu lesen und bereuen den Kauf des Buches.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Generative Adversarial Networks Cookbook
Vereinfachen Sie das Deep Learning der nächsten Generation, indem Sie leistungsstarke generative Modelle mit Python, TensorFlow und Keras implementieren. Hauptmerkmale Verstehen Sie die gemeinsame Architektur verschiedener Arten von GANs Trainieren, optimieren und implementieren Sie GAN-Anwendungen mit TensorFlow und Keras Bauen Sie generative Modelle mit realen Datensätzen, einschließlich 2D- und 3D-Daten Buchbeschreibung
Die Entwicklung von Generative Adversarial Networks (GANs) ist eine komplexe Aufgabe, und es ist oft schwierig, leicht verständlichen Code zu finden.
Dieses Buch führt Sie durch acht verschiedene Beispiele für moderne GAN-Implementierungen, darunter CycleGAN, simGAN, DCGAN und die Generierung von 2D-Bildern zu 3D-Modellen. Jedes Kapitel enthält nützliche Rezepte, um auf einer gemeinsamen Architektur in Python, TensorFlow und Keras aufzubauen und immer schwierigere GAN-Architekturen in einem leicht zu lesenden Format zu erkunden. Zu Beginn des Buches werden die verschiedenen Arten von GAN-Architekturen behandelt, damit Sie verstehen, wie das Modell funktioniert. Dieses Buch enthält auch intuitive Rezepte, die Ihnen helfen, mit Anwendungsfällen wie DCGAN, Pix2Pix usw. zu arbeiten. Um diese komplexen Anwendungen zu verstehen, nehmen Sie verschiedene reale Datensätze und setzen sie ein.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, mit den Herausforderungen und Problemen umzugehen, die sich bei der Arbeit mit GAN-Modellen ergeben können, dank einfach zu befolgender Code-Lösungen, die Sie sofort implementieren können. Was Sie lernen werden Strukturieren einer GAN-Architektur in Pseudocode Verstehen Sie die gemeinsame Architektur für jedes der GAN-Modelle, die Sie bauen werden Implementieren Sie verschiedene GAN-Architekturen in TensorFlow und Keras Verwenden Sie verschiedene Datensätze, um die Funktionalität neuronaler Netze in GAN-Modellen zu aktivieren Kombinieren Sie verschiedene GAN-Modelle und lernen Sie, wie man sie fein abstimmt Produzieren Sie ein Modell, das 2D-Bilder nehmen und 3D-Modelle produzieren kann Entwickeln Sie ein GAN, um Style-Transfer mit Pix2Pix zu machen Für wen dieses Buch ist
Dieses Buch richtet sich an Datenwissenschaftler, Entwickler im Bereich des maschinellen Lernens und Deep-Learning-Praktiker, die ein schnelles Nachschlagewerk zur Bewältigung von Herausforderungen und Aufgaben im GAN-Bereich suchen. Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und Kenntnisse in der Programmiersprache Python werden Ihnen helfen, das Buch optimal zu nutzen. Inhaltsverzeichnis Was ist ein Generatives Adversariales Netzwerk? Data First - Wie Sie Ihren Datensatz vorbereiten Mein erstes GAN in weniger als 100 Zeilen Träumen Sie von neuen Küchen mit DCGAN Pix2Pix Bild-zu-Bild-Übersetzung Stil Übertragen Sie Ihr Bild mit CycleGAN Verwenden Sie simulierte Bilder, um fotorealistische Augäpfel mit simGAN zu erstellen Vom Bild zu 3D-Modellen mit GANs
| ISBN: | 9781789139907 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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