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Sapunov, Intento"出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3"在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學 目錄 第一篇 GAN 與生成模型入門第 1 章 GAN (對抗式生成網路) 簡介1.1 什麼是 GAN (Generative Adversarial Network)?1.2 GAN 如何運作?1.3 GAN 的詳細運作流程1.3.1 GAN 的訓練方式1.3.2 何時達到均衡 (完成訓練)1.4 為何要學 GAN?第 2 章 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型2.1 生成模型 (Generative model) 簡介2.2 Autoencoder 的運作原理2.3 Autoencoder 的架構2.4 Autoencoder 與 GAN 有何不同?2.5 Autoencoder 的用途2.6 「非監督式」與「自監督式」學習2.6.1 舊招新用2.6.2 用 Autoencoder 生成資料2.6.3 VAE (Variational Autoencoder)2.7 實例:寫程式實作 VAE2.8 再論潛在空間2.9 為何我們還是得用 GAN?第 3 章 你的第一個 GAN:生成手寫數字3.1 GAN 的基礎:對抗訓練3.1.1 損失函數3.1.2 訓練過程3.2 生成器與鑑別器的目標差異3.2.1 目標衝突3.2.2 混淆矩陣 (confusion matrix)3.3 GAN 的訓練程序3.4 實例:生成手寫數字3.4.1 匯入模組並設定模型輸入維度3.4.2 實作生成器3.4.3 實作鑑別器3.4.4 建立並編譯訓練所需的模型3.4.5 撰寫訓練用的函式3.4.6 顯示生成的圖片3.4.7 開始訓練模型3.4.8 檢查結果3.5 結語第 4 章 深度卷積 GAN (DCGAN)4.1 卷積神經網路 (CNN)4.1.1 卷積濾鏡 (Convolutional filter)4.1.2 將 CNN 的概念視覺化4.2 DCGAN 簡史4.3 批次正規化 (Batch normalization)4.3.1 了解正規化4.3.2 批次正規化計算4.4 實例:用 DCGAN 生成手寫數字4.4.1 匯入模組並設定模型輸入的維度4.4.2 實作 DCGAN 的生成器4.4.3 實作 DCGAN 的鑑別器4.4.4 建立並運行 DCGAN4.4.5 模型輸出4.5 結語第二篇 GAN 的進階課題第 5 章 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道5.1 評估訓練成效的方法5.1.1 各種可能的評估方法5.1.2 起始分數 (IS)5.1.3 Fréchet 初始距離 (FID)5.2 訓練上的挑戰5.2.1 逐步增加神經網路的深度5.2.2 更改賽局的設計與評估方式5.2.3 Min-Max GAN5.2.4 非飽和 GAN (NS-GAN)5.2.5 何時該結束訓練5.2.6 Wasserstein GAN (WGAN)5.3 賽局設計的重點整理5.4 訓練 GAN 的實用技巧5.4.1 將輸入正規化5.4.2 批次正規化5.4.3 梯度懲罰5.4.4 給鑑別器更多的訓練5.4.5 避免稀疏梯度5.4.6 使用標籤平滑或增加標籤雜訊第 6 章 漸進式 GAN (PGGAN)6.1 於潛在空間中做插值6.2 進展快速的 PGGAN6.2.1 以漸進方式擴充圖層解析度6.2.2 程式觀摩6.2.3 小批次標準差6.2.4 均等學習率6.2.5 生成器的逐像素特徵正規化6.3 PGGAN 的關鍵改良總結6.4 TensorFlow Hub 入門6.5 實際應用第 7 章 半監督式 GAN (SGAN)7.1 認識 SGAN7.1.1 什麼是 SGAN?7.1.2 SGAN 的輸入、輸出、與目標7.1.3 SGAN 的訓練過程7.1.4 SGAN 的訓練目標7.2 實例:實作 SGAN7.2.1 SGAN 的架構圖7.2.2 行前說明7.2.3 程式初始設置7.2.4 準備資料集7.2.5 設計生成器7.2.6 設計鑑別器7.2.7 建立並編譯模型7.2.8 開始訓練7.3 與全監督式分類器比較7.4 結語第 8 章 條件式 GAN (CGAN)8.1 CGAN 的發展動機8.2 CGAN 的原理與架構8.2.1 CGAN 的生成器8.2.2 CGAN 的鑑別器8.2.3 總結表8.2.4 架構圖8.3 實例:實作 CGAN8.3.1 行前說明8.3.2 初始設置8.3.3 設計生成器8.3.4 設計鑑別器8.3.5 建立並編譯模型8.3.6 設計訓練迴圈8.3.7 顯示樣本影像8.3.8 實際開始訓練模型8.3.9 檢視輸出結果:是否生成指定種類的資料8.4 結語第 9 章 CycleGAN9.1 圖像轉譯9.2 來回一致損失 (Cycle-consistency loss):先轉過去再轉回來9.3 對抗損失 (Adversarial loss)9.4 特質損失 (Identity loss)9.5 CycleGAN 的架構9.5.1 整體架構:CycleGAN 的 4 個神經網路9.5.2 生成器的架構9.5.3 鑑別器的架構9.6 GAN 的物件導向設計9.7 實例:實作 CycleGAN9.7.1 建立 CycleGAN 的 4 個神經網路9.7.2 建立生成器的 method9.7.3 建立鑑別器的 method9.7.4 訓練模型的 method9.7.5 實際開始訓練9.8 CycleGAN 的強化和應用9.8.1 CycleGAN 加強版 (Augmented CycleGAN)9.8.2 CycleGAN 的各種應用第三篇 GAN 的實際應用及未來方向第 10 章 對抗性樣本 (Adversarial example)10.1 對抗性樣本的用途10.2 深度學習的潛在弱點:容易被騙10.3 訓練方法的善用與濫用10.4 樣本中的訊號與雜訊10.5 還不到絕望的時候10.6 解鈴還須繫鈴人,該 GAN 出馬了10.7 結語第 11 章 GAN 的實際應用11.1 GAN 在醫學方面的應用11.1.1 用 GAN 提高診斷準確率11.1.2 擴增訓練樣本的方法11.1.3 應用的成果11.2 GAN 在時尚方面的應用11.2.1 用 GAN「設計」時尚11.2.2 把 CGAN 用到時尚領域11.2.3 創造符合個人偏好的新商品11.2.4 針對個人偏好改良現有商品11.3 結語第 12 章 展望未來12.1 GAN 的道德考量12.2 GAN 的最新改良12.2.1 RGAN (相對 GAN)12.2.2 SAGAN (自我注意 GAN)12.2.3 BigGAN12.3 更多潛力 GAN 的參考資料12.4 本書的回顧與結語 購買需知 一.商品取貨方式說明如下:(一)宅配:商品訂購滿499元,即可免自付運費80元。 (二)超商取貨付款: 1.商品訂購滿399元,即可免自付運費40元。2.商品送達您指定取貨之7-11超商門市後,系統將發送「超商取貨通知e-mail」及「手機簡訊」通知您於7日內前往超商門市取貨,或您也可於本院網站客戶服務網的「購書記錄」內查詢處理情形。3.超過7日未至超商取貨,商品將被退回本院,須請您重新至網路書店下單訂購;如已付款,後續將處理退費事宜。若累計二次未至超商取貨,本院將取消您超商取貨付款之服務。4.由於超商取貨有尺寸大小之限制,僅提供5本以內之書籍及影音光碟商品使用「超商取貨付款」功能。二.若您訂購的商品是有現貨庫存的,將於您完成付款後起算,3至5個工作日內即可收到商品;若逾期未收到者,請來電與我們連絡 (02)3365-3563。三.您所購買的商品享有到貨7日商品鑑賞期。若要辦理退貨,請於商品鑑賞期內寄回,且商品必須是全新狀態及完整包裝(商品、附件、發票等),否則恕不接受退貨。 相關商品 V-Ray Next 4... 架構模式|使用Pytho... 人工智慧Python基礎... 電子商務:8堂一點就通的... 您對本書及本院購書服務在下列各方面的意見 請點選星星調整評分 內容: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 知識/專業性: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 實用性: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 通暢易懂: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 封面/封底設計: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 內頁編排: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 服務效率: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 服務態度: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 網站內容: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 整體評鑑: 一顆星二顆星三顆星四顆星五顆星 熱門推薦 數位「真」轉型—來自全球五大數位轉型銀行的實戰案例 克里斯‧史金納 (... 本書作者精心挑選並揭開這些銀行的面紗,說明他們如何著手因應這些核心變遷,他們正在改變其應對變遷的方式,此... 接軌國際金融監理 建構全面遵循體制 台灣金融研訓院編輯... 本書透過對... 窺見-你以為你知道,其實沒弄懂的事! 梁國源 誰說經濟學家只關心經濟?誰說學者講的話很難懂? 在《窺見─你以為你知道,其實沒弄懂的事!》這本書裡,梁國源... 貓與銀行家 Nadir Meh... 本書以蘇格拉底貓(Socrates)與銀行家貓大亨(Catsby)的投資規劃對話為架構,以輕鬆的筆調與簡單的圖示,帶領讀... 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