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题名/责任者:

生成对抗网络GAN:原理与实践/言有三, 郭晓洲著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-71223-7/CNY99.00

载体形态项:

XI, 333页, [16] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Deep generative adversarial network:principle and practice

其它题名:

原理与实践

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

言有三 著

个人责任者:

郭晓洲 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

言有三，本名：龙鹏，资深人工智能技术专家，曾就职于奇虎360人工智能研究院和陌陌科技深度学习实验室，服务于月活10亿级的Al产品。现为有三教育科技有限公司创始人。

责任者附注:

郭晓洲，笔名：小米粥，博士研究生，毕业于中国科学院半导体研究所，主要研究方向为生成模型、语音信号处理，具有扎实的理论基础和丰富的算法落地经验，发表多篇SCl、EI相关论文。

提要文摘附注:

本书共12章。第1-4章是基础知识，分别从生成模型、目标函数优化、训练技巧、评价指标与可视化介绍了生成对抗网络（GAN）的基础知识，为后续具体实践奠定理论基础。第5-12章是GAN在各个垂直领域中的应用，基本覆盖了GAN在视觉和语音中的绝大部分应用场景，分别从图像生成、视频生成、图像翻译、人脸图像编辑、图像质量提升、通用图像编辑、对抗攻击、语音信号处理等领域介绍了GAN的实践案例。每个案例均对核心代码进行了详细讲解，旨在加深读者对GAN的理解。

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