本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络,并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录,分别介绍了PyTorch基础知识,用PyTorch开发神经网络,改良神经网络以提升效果,引入CUDA和GPU以加速GAN训练,以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题,包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样,以及卷积如何工作,还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。


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