具體描述
作者簡介：
塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid），擁有物理學學士學位、機器學習和數據挖掘碩士學位。他常年活躍於倫敦的技術圈子，領導並組織倫敦Python聚會小組（近3000名成員）。
譯者簡介：
韓江雷，新加坡南洋理工大學計算機專業博士，思愛普公司（新加坡）數據科學傢。他的研究興趣有自然語言處理、文本數據分析、數據挖掘等項目的落地及運維。
暢銷書《Python神經網絡編程》作者最新力作；
全彩印刷，配套示例代碼，圖文並茂，易懂實用；
從零開始，用PyTorch構建自己的生成對抗網絡。
生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）是神經網絡領域的一顆新星，被譽為“機器 學習領域近 20 年來最酷的想法”。
本書以直白、簡短的方式嚮讀者介紹瞭生成對抗網絡，指導讀者如何使用PyTorch 按部就班地編寫生成對抗網絡。
全書共3章和5個附錄，分彆介紹瞭PyTorch基礎知識，用PyTorch開發神經網絡，改良神經網絡以提升效果，引入CUDA和GPU以加速GAN訓練，以及生成高質量圖像的捲積GAN、條件式GAN等話題。附錄部分介紹瞭在很多機器學習相關教程中被忽略的主題，包括計算平衡GAN的理想損失值、概率分布和采樣，以及捲積如何工作，還簡單解釋瞭為什麼梯度下降不適用於對抗式機器學習。
本書適閤想初步瞭解GAN以及其工作原理的讀者，也適閤想要學習如何構建GAN的機器學習從業人員。對於正在學習機器學習相關課程的學生，本書可以幫助讀者快速入門，為後續的學習打好基礎。
用戶評價
獲取celeba數據的地方有個坑。 提示一下，在 drive 裏搜。
評分 評分 評分 評分##深入淺齣的介紹瞭GAN，順便加深瞭對交叉熵損失函數的理解 跟著作者的make your own neural network而來，在美亞上找到作者的新作。看豆瓣還沒有，就給搬瞭過來。希望更多的人讀到。目前讀到第56頁，跟著代碼一步步走來。self.optimiser = torch.optim.Adam(self.parameters()) Rashid, Tariq. Make Your First GAN With PyTorch (p. 56...
評分##深入淺齣的介紹瞭GAN，順便加深瞭對交叉熵損失函數的理解 跟著作者的make your own neural network而來，在美亞上找到作者的新作。看豆瓣還沒有，就給搬瞭過來。希望更多的人讀到。目前讀到第56頁，跟著代碼一步步走來。self.optimiser = torch.optim.Adam(self.parameters()) Rashid, Tariq. Make Your First GAN With PyTorch (p. 56...
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