مشخصات کتاب

Learning generative adversarial networks : next-generation deep learning simplified

ویرایش:  
نویسندگان: Ganguly. Kuntal  
سری:  
ISBN (شابک) : 9781788396417, 1788396413 
ناشر: Packt Publishing 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 166 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 11 مگابایت 

کلمات کلیدی مربوط به کتاب یادگیری شبکه های متخاصم مولد: یادگیری عمیق نسل بعدی ساده شده است: شبکه های عصبی (علوم کامپیوتر)، یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی، تجسم اطلاعات

در صورت تبدیل فایل کتاب Learning generative adversarial networks : next-generation deep learning simplified 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 یادگیری شبکه های متخاصم مولد: یادگیری عمیق نسل بعدی ساده شده است 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 یادگیری شبکه های متخاصم مولد: یادگیری عمیق نسل بعدی ساده شده است

ساختن تصویر و مدل‌های نیمه‌نظارت‌شده با استفاده از شبکه‌های متخاصم مولد درباره این کتاب* سر و صداهای پیرامون شبکه‌های متخاصم مولد و نحوه کار آن‌ها را به ساده‌ترین شکل ممکن درک کنید* مدل‌های مولد را برای انواع موارد استفاده در دنیای واقعی توسعه دهید و آنها را به کار ببرید. تولید* حاوی مثال های بصری و موارد واقعی برای استفاده عملی از مفاهیم نظری توضیح داده شده در این کتاب است. کسانی که مایل به پیاده سازی شبکه های متخاصم مولد و معماری های مختلف آنها از طریق نمونه های واقعی هستند نیز از این کتاب بهره مند خواهند شد. هیچ دانش قبلی از مدل‌های مولد یا GAN‌ها انتظار نمی‌رود. آنچه خواهید آموخت مجموعه‌های داده* مدل‌های GAN را با پرداختن به چالش‌هایی مانند فروپاشی حالت، بی‌ثباتی آموزش با استفاده از دسته کوچک، تطبیق ویژگی‌ها، و تکنیک تعادل مرزی تنظیم کنید.* برای اجرا و تولید تصاویر از متن، از انباشتگی با معماری‌های یادگیری عمیق استفاده کنید. کشف روابط در حوزه‌های مختلف* مراحل دنیای واقعی برای استقرار مدل‌های عمیق در تولید را کاوش کنید. درک آن برخلاف روش‌های یادگیری نظارت شده، مدل‌های مولد نیازی به برچسب‌گذاری داده‌ها ندارند که آن را به یک سیستم جالب برای استفاده تبدیل می‌کند. این کتاب به شما کمک می کند تا مدل های یادگیری عمیق را بسازید و تجزیه و تحلیل کنید و آنها را در مسائل دنیای واقعی به کار ببرید. این کتاب به خوانندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های هوشمند و خلاقانه‌ای را از طیف گسترده‌ای از مجموعه‌های داده توسعه دهند، که عمدتاً بر روی تصاویر یا تصاویر تمرکز دارد. این کتاب با مبانی مدل‌های مولد آغاز می‌شود، زیرا با تئوری پشت شبکه‌های متخاصم مولد و بلوک‌های سازنده آن آشنا می‌شوید. این کتاب به شما نشان می دهد که چگونه می توانید با استفاده از کتابخانه هایی مانند Tensorflow، Keras و PyTorch بر مشکل سنتز متن به تصویر با GAN ها غلبه کنید. انتقال سبک از یک دامنه به دامنه دیگر در هنگام کار با مجموعه داده های عظیم به یک سردرد تبدیل می شود. نویسنده، با استفاده از مثال های دنیای واقعی، نشان می دهد که چگونه می توانید بر این موضوع غلبه کنید. شما شبکه‌های متخاصم مولد را درک کرده و آموزش خواهید داد و از آن‌ها در محیط تولید استفاده می‌کنید و نکاتی را برای استفاده مؤثر و دقیق از آن‌ها یاد خواهید گرفت. سبک و رویکرد راهنمای گام به گامی که استفاده از مدل‌های GAN مناسب برای تولید، ویرایش و تصویر را به شما آموزش می‌دهد. نقاشی، سنتز متن به تصویر، انتقال سبک تصویر و کشف متقابل دامنه با کتابخانه های پایتون مانند Tensorflow، Keras و PyTorch.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Build image generation and semi-supervised models using Generative Adversarial NetworksAbout This Book* Understand the buzz surrounding Generative Adversarial Networks and how they work, in the simplest manner possible* Develop generative models for a variety of real-world use-cases and deploy them to production* Contains intuitive examples and real-world cases to put the theoretical concepts explained in this book to practical useWho This Book Is ForData scientists and machine learning practitioners who wish to understand the fundamentals of generative models will find this book useful. Those who wish to implement Generative Adversarial Networks and their variant architectures through real-world examples will also benefit from this book. No prior knowledge of generative models or GANs is expected.What You Will Learn* Understand the basics of deep learning and the difference between discriminative and generative models* Generate images and build semi-supervised models using Generative Adversarial Networks (GANs) with real-world datasets* Tune GAN models by addressing the challenges such as mode collapse, training instability using mini batch, feature matching, and the boundary equilibrium technique.* Use stacking with Deep Learning architectures to run and generate images from text.* Couple multiple Generative models to discover relationships across various domains* Explore the real-world steps to deploy deep models in productionIn DetailGenerative models are gaining a lot of popularity among the data scientists, mainly because they facilitate the building of AI systems that consume raw data from a source and automatically builds an understanding of it. Unlike supervised learning methods, generative models do not require labeling of the data which makes it an interesting system to use. This book will help you to build and analyze the deep learning models and apply them to real-world problems. This book will help readers develop intelligent and creative application from a wide variety of datasets, mainly focusing on visuals or images.The book begins with the basics of generative models, as you get to know the theory behind Generative Adversarial Networks and its building blocks. This book will show you how you can overcome the problem of text to image synthesis with GANs, using libraries like Tensorflow, Keras and PyTorch. Transfering style from one domain to another becomes a headache when working with huge data sets. The author, using real-world examples, will show how you can overcome this. You will understand and train Generative Adversarial Networks and use them in a production environment and learn tips to use them effectively and accurately.Style and approachA step-by-step guide that will teach you the use of appropriate GAN models for image generation, editing and painting, text-to-image synthesis, image style transfer, and cross-domain discovery with Python libraries such as Tensorflow, Keras, and PyTorch.

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب IEEE C57.105-1978. IEEE Guide for Application of Transformer Connections in Three-Phase Distribution Systems

دانلود کتاب Maximi Confessoris Qvaestiones et dvbia : ed. José H. Declerck.

دانلود کتاب Per una sociologia degli intellettuali rivoluzionari. L'evoluzione politica di Lukacs 1909-1929

دانلود کتاب

دانلود کتاب Religious conversion in India : modes, motivations, and meanings