ru

Купить книгу Создайте свой первый GAN с помощью PyTorch на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]

#1715725
Создайте свой первый GAN с помощью PyTorch

Make Your First GAN With PyTorch (B085Z96M9P)

Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI

Tariq Rashid | #562: Нейронные сети

4.8 (46)
Введение в генеративно-состязательные сети и практическое пошаговое руководство по созданию собственных сетей с помощью PyTorch.

Это руководство, понятное для начинающих, позволит вам получить практический опыт:
  • Изучение основ PyTorch
  • разработка вашей первой нейронной сети на PyTorch
  • исследование усовершенствований нейронных сетей для повышения производительности
  • Внедрить ускорение CUDA на графическом процессоре.
В ходе мероприятия будут представлены генеративно-состязательные сети (GAN), одна из самых перспективных областей машинного обучения:
  • Пошаговое объяснение концепции простым языком.
  • кодирование простейшей GAN для разработки эффективного рабочего процесса
  • Укрепляем нашу уверенность с помощью MNIST GAN
  • ведется работа над разработкой генеративно-состязательной сети (GAN) для генерации полноцветных человеческих лиц.
  • Изучение причин сбоев в работе генеративных состязательных сетей (GAN), поиск способов их устранения и повышение производительности и стабильности GAN.
Помимо самых основ, читатели могут ознакомиться с более сложными моделями GAN:
  • сверточные GAN для генерации изображений более высокого качества
  • условные GAN для сгенерированных изображений желаемого класса
Приложения будут полезны студентам, изучающим машинное обучение, поскольку в них объясняются темы, которые часто упускаются из виду во многих курсах:
  • Расчет оптимальных значений функции потерь для сбалансированных генеративно-состязательных сетей (GAN).
  • вероятностные распределения и выборка из них для создания изображений
  • тщательно отобранные примеры, иллюстрирующие работу сверток.
  • Краткое объяснение того, почему градиентный спуск не подходит для состязательного машинного обучения.
Весь код доступен для публичного просмотра в качестве открытого исходного кода на GitHub.

Введите ваш e-mail

Мы отправим электронную книгу на ваш e-mail
Введите корректный e-mail
На каком языке вы хотели бы купить книгу?