دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب A Primer on Generative Adversarial Networks
دانلود کتاب مقدمه ای در مورد شبکه های متخاصم مولد
مشخصات کتاب
A Primer on Generative Adversarial Networks
ویرایش:
نویسندگان: Sanaa Kaddoura
سری: SpringerBriefs in Computer Science
ISBN (شابک) : 3031326601, 9783031326608
ناشر: Springer
سال نشر: 2023
تعداد صفحات: 94
[91]
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 8 Mb
قیمت کتاب (تومان) : 43,000
در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد
در صورت تبدیل فایل کتاب A Primer on Generative Adversarial Networks به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مقدمه ای در مورد شبکه های متخاصم مولد نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب مقدمه ای در مورد شبکه های متخاصم مولد
این کتاب برای خوانندگانی است که می خواهند GAN ها را بدون نیاز به پیش زمینه قوی ریاضی درک کنند. علاوه بر این، برنامه های کاربردی GAN ها را پوشش می دهد و آن را به منبعی عالی برای مبتدیان تبدیل می کند. Primer on Generative Adversarial Networks برای محققان، توسعه دهندگان، دانشجویان و هر کسی که مایل به یادگیری در مورد GAN است مناسب است. فرض بر این است که خواننده درک اولیه ای از یادگیری ماشین و شبکه های عصبی دارد. این کتاب با اسکریپت های آماده ارائه می شود که خوانندگان می توانند برای تحقیقات بیشتر از آنها استفاده کنند. پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی اصلی استفاده می شود، بنابراین خوانندگان باید با اصول اولیه آن آشنا باشند. این کتاب با ارائه یک نمای کلی از معماری GAN، توضیح مفهوم مدل‌های مولد آغاز می‌شود. سپس ساده ترین معماری GAN را معرفی می کند که نحوه عملکرد GAN ها را توضیح می دهد و مفاهیم مولد و تفکیک کننده را پوشش می دهد. این کتاب سپس به برنامه‌های پیشرفته‌تر دنیای واقعی GANها، مانند تولید چهره انسان، جعلی عمیق، CycleGAN و موارد دیگر می‌پردازد. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود به کار ببرند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان باتجربه یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین. در پایان کتاب، خوانندگان درک اساسی از GAN ها خواهند داشت و می توانند کد GAN خود را بنویسند. آنها می توانند این دانش را در پروژه های خود اعمال کنند، صرف نظر از اینکه مبتدی هستند یا متخصصان یادگیری ماشین.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
This book is meant for readers who want to understand GANs without the need for a strong mathematical background. Moreover, it covers the practical applications of GANs, making it an excellent resource for beginners. A Primer on Generative Adversarial Networks is suitable for researchers, developers, students, and anyone who wishes to learn about GANs. It is assumed that the reader has a basic understanding of machine learning and neural networks. The book comes with ready-to-run scripts that readers can use for further research. Python is used as the primary programming language, so readers should be familiar with its basics. The book starts by providing an overview of GAN architecture, explaining the concept of generative models. It then introduces the most straightforward GAN architecture, which explains how GANs work and covers the concepts of generator and discriminator. The book then goes into the more advanced real-world applications of GANs, such as human face generation, deep fake, CycleGANs, and more. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners.By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners. By the end of the book, readers will have an essential understanding of GANs and be able to write their own GAN code. They can apply this knowledge to their projects, regardless of whether they are beginners or experienced machine learning practitioners.
فهرست مطالب
Preface Acknowledgments Contents Chapter 1: Overview of GAN Structure 1.1 Introduction 1.2 Generative Models 1.3 GANS Overview of GAN Structure The Discriminator The Generator Training the GAN Loss Function GANs Weaknesses References Chapter 2: Your First GAN 2.1 Preparing the Environment Hardware Requirements Software Requirements Importing Required Modules and Libraries Prepare and Preprocess the Dataset 2.2 Implementing the Generator 2.3 Implementing the Discriminator 2.4 Training Stage Model Construction Loss Function Plot Generated Data Samples Training GAN Common Challenges While Implementing GANs References Chapter 3: Real-World Applications 3.1 Human Faces Generation Data Collection and Preparation Model Design The Generator Model The Discriminator Model Training Evaluation and Refinement Deployment 3.2 Deep Fake Data Collection and Preparation Model Design Training 3.3 Image-to-Image Translation Data Collection and Preparation Model Design The Generator Model The Discriminator Model The Adversarial Network Training 3.4 Text to Image Module Requirements Dataset Data Preprocessing Model Design Generator Model Discriminator Model Adversarial Model Training Stage Evaluation and Refinement 3.5 CycleGAN Dataset Model Design Generator Model Discriminator Model Training Stage 3.6 Enhancing Image Resolution Dataset Model Design Generator Model Discriminator Model Training Stage 3.7 Semantic Image Inpainting Dataset Model Design Generator Model Discriminator Model Training 3.8 Text to Speech Dataset Data Preprocessing Model Design Generator Model Discriminator Model Training References Chapter 4: Conclusion
