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出版社：深智
出版日期：2021年9月16日
ISBN:9789860776218
定價：980元 售價：735元
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內容簡介
生成對抗網路終極說明，從圖像處理到自然語言
一本就搞懂GAN！
一本就搞懂GAN！
自從AI時代大爆發，人必言神經網路，然而除了圖像處理之外，似乎沒什麼書有完整講解生成對抗網路(GAN)了。
人工智慧之父Yann LeCun曾經說過「GAN大概是這10年來深度學習最好玩的一個應用了吧」。
本書從模型與數學的角度來理解GAN 變體，希望透過數學符號表達出不同GAN 變體的核心思維。也是市面上少見針對單一技術，但卻能跨到不同領域上的應用最完整的大全。
首先從Python 基本語法開始討論，逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識，並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊後，就開始討論生成對抗網絡(GAN)相關的內容。
本書使用比較簡單的語言來描述GAN 涉及的思維、模型與數學原理，接著就透過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN 各種常見的變體，包括卷積生成對抗網絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。
目錄
前言
01 優雅Python
1.1 Anaconda
1.2 Python 基礎
1.3 Python 進階
1.4 小結
02 優雅的數學
2.1 向量與矩陣
2.2 微積分
2.3 機率論
2.4 資訊理論
2.5 小結
03 初識神經網路
3.1 什麼是神經網路
3.2 神經網路中常見的概念
3.3 動手實現深度學習框架TensorPy
3.4 TensorFlow 簡介
3.5 小結
04 初識生成對抗網路
4.1 什麼是生成對抗網路
4.2 GAN 基本原理
4.3 TensorFlow 實現樸素GAN
4.4 關於GAN 的幾個問題
4.5 小結
05 生成對抗網路的數學原理
5.1 擬合真實分佈
5.2 生成對抗網路
5.3 統一框架F-GAN
5.4 GAN 訓練過程視覺化
5.5 小結
06 卷積生成對抗網路
6.1 初識卷積神經網路
6.2 TensorFlow 實現卷積網路
6.3 TensorFlow 實現DCGAN網路
6.4 小結
07 條件生成對抗網路
7.1 如何實現圖型間風格轉換
7.2 條件生成對抗網路
7.3 ColorGAN 的實現
7.4 實現文字轉圖型
7.5 實現句子轉圖型
7.6 小結
08 迴圈一致性
8.1 以無監督的方式實現風格轉換
8.2 CycleGAN
8.3 StarGAN
8.4 語義樣式不變的圖型跨域轉換
8.5 小結
09 改進生成對抗網路
9.1 傳統GAN 存在的問題
9.2 Wasserstein GAN
9.3 Improved WGAN（WGAN-GP）
9.4 SN-GAN
9.5 小結
10 漸近增強式生成對抗網路
10.1 堆疊式生成對抗網路StackGAN
10.2 TensorFlow 資料處理
10.3 漸近增長生成對抗網路PGGAN
10.4 小結
11 GAN 進行特徵學習
11.1 近似推斷
11.2 InfoGAN
11.3 VAE-GAN
11.4 小結
12 GAN 在NLP 中的運用
12.1 GAN 在文字生成中遇到的困境
12.2 GAN 生成離散資料的方法
12.3 強化學習簡述
12.4 SeqGAN
12.5 MaskGAN
12.6 小結
01 優雅Python
1.1 Anaconda
1.2 Python 基礎
1.3 Python 進階
1.4 小結
02 優雅的數學
2.1 向量與矩陣
2.2 微積分
2.3 機率論
2.4 資訊理論
2.5 小結
03 初識神經網路
3.1 什麼是神經網路
3.2 神經網路中常見的概念
3.3 動手實現深度學習框架TensorPy
3.4 TensorFlow 簡介
3.5 小結
04 初識生成對抗網路
4.1 什麼是生成對抗網路
4.2 GAN 基本原理
4.3 TensorFlow 實現樸素GAN
4.4 關於GAN 的幾個問題
4.5 小結
05 生成對抗網路的數學原理
5.1 擬合真實分佈
5.2 生成對抗網路
5.3 統一框架F-GAN
5.4 GAN 訓練過程視覺化
5.5 小結
06 卷積生成對抗網路
6.1 初識卷積神經網路
6.2 TensorFlow 實現卷積網路
6.3 TensorFlow 實現DCGAN網路
6.4 小結
07 條件生成對抗網路
7.1 如何實現圖型間風格轉換
7.2 條件生成對抗網路
7.3 ColorGAN 的實現
7.4 實現文字轉圖型
7.5 實現句子轉圖型
7.6 小結
08 迴圈一致性
8.1 以無監督的方式實現風格轉換
8.2 CycleGAN
8.3 StarGAN
8.4 語義樣式不變的圖型跨域轉換
8.5 小結
09 改進生成對抗網路
9.1 傳統GAN 存在的問題
9.2 Wasserstein GAN
9.3 Improved WGAN（WGAN-GP）
9.4 SN-GAN
9.5 小結
10 漸近增強式生成對抗網路
10.1 堆疊式生成對抗網路StackGAN
10.2 TensorFlow 資料處理
10.3 漸近增長生成對抗網路PGGAN
10.4 小結
11 GAN 進行特徵學習
11.1 近似推斷
11.2 InfoGAN
11.3 VAE-GAN
11.4 小結
12 GAN 在NLP 中的運用
12.1 GAN 在文字生成中遇到的困境
12.2 GAN 生成離散資料的方法
12.3 強化學習簡述
12.4 SeqGAN
12.5 MaskGAN
12.6 小結
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