- 推荐5
- 收藏6
- 浏览5.0K
GAN：实战生成对抗网络
- 书 号：978-7-121-34254-7
- 出版日期：2018-06-01
- 页 数：
- 开 本：
- 出版状态：上市销售
- 原书名： Learning Generative Adversarial Networks
- 原书号：9781788396417
- 维护人：张春雨
纸质版 ￥65.00
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方法，旨在帮助读者在真正的生产环境中使用生成对抗网络。
本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及其他机器学习领域相关的从业人员，以帮助他们在工作中应用生成对抗模型；也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者来了解深度学习领域的最新魔力。
本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及其他机器学习领域相关的从业人员，以帮助他们在工作中应用生成对抗模型；也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者来了解深度学习领域的最新魔力。
目录
读者评论
-
最后两章节的代码为什么没有
-
是的，最后两章的代码没有呢
-
在6.1节的图像矫正部分，其中训练部分的代码不能运转，无法进行训练，提示出：Instructions for updating:
To construct input pipelines, use thetf.datamodule.
然后cpu与gpu都未能展开训练。降低tf版本也无法实现训练的过程。
望作者老师能给出解答办法-
我也遇到类似的情况。在P116页项目的代码：f1=open('./console.log', 'w+')不知道这是啥文件
-
-
劉老師 你有沒有這本書的摘要 因為我跟十幾個同學組成一個讀書會, 這本”GAN實戰生成對抗網路“ , 我覺得很棒, 因為上星期六我才買到, 還沒看完 但是 11/27我要上台導讀這本書，所以請教您有沒有這本書的摘要或投影片PPT可以提供, 謝謝.
-
代码下载后解压，显示不完整，作者更新下
“这种计数被称为随机梯度下降”
应为
“这种技术被称为随机梯度下降”
“return D_prob,D_logit” 应该改为：” return D_prob,D_logit”。renturn前需要一个Tab键。
‘return f1 x + f2 abs(x)’ 应该改为：’ return f1 x + f2 abs(x)’
‘logD(x)’应该改为：’logD((x,y),y)’
‘Gh1=tf.nn.relu(tf.matmul(Z,GW1z)+tf.matmul(Y,GW1y)+Gb1)’应该改为：’Gh1=tf.nn.relu(tf.matmul(z,GW1z)+tf.matmul(y,GW1y)+Gb1)’。’Z,Y’应该改为小写。