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题名/责任者:

生成对抗网络:原理及图像处理应用/朱秀昌, 唐贵进编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-121-43955-1/CNY109.00

载体形态项:

X, 268页, [2] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Generative adversarial network: principle and image processing application

其它题名:

原理及图像处理应用

丛编项:

人工智能前沿理论与技术应用丛书

个人责任者:

朱秀昌 编著

个人责任者:

唐贵进 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

书目附注:

有书目 (第259-268页)

提要文摘附注:

生成对抗网络 (GAN, Generative Adversarial Networks) 技术是2014年以来人工智能、深度学习方面最为成功的一类的媒体数据 (尤其是图像数据) 生成技术, 近年来发展很快, 今后发展的前途不可限量。生成对抗网络( GAN) 技术属于人工智能、计算机视觉、深度学习和图像处理等交叉领域中的新型、高效和高质量媒体数据生成技术; GAN系统原理涉及到神经网络、图像处理、数据优化、统计分布等多方面内容; GAN系统的实现涉及到神经网络的编程、训练、优化和数据处理等内容; GAN系统在图像处理方面的应用主要包括各类图像的生成、图像类型的转换、图像语义翻译、图像修复和图像的超分辨率重建等场合。本书在上述几个方面予以较为系统的介绍, 使读者通过阅读本书能够迅速地入门并掌握GAN技术的要领, 能够为今后在学习和工作中深入研究、开发和应用GAN打下良好的基础。

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