Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications
Ez a könyv azt vizsgálja, hogyan használhatók a generatív adverzális hálózatok különböző alkalmazásokban, és hangsúlyozza, hogy a hagyományos generatív modellekhez képest jelentős előrelépést jelentenek. A könyv fő célja, hogy a mélytanulás és a generatív adverzális hálózatok terén végzett élvonalbeli kutatásokra koncentráljon, amelyek magukban foglalják a szöveg-, kép- és hangfeldolgozáshoz szükséges új eszközök és módszerek létrehozását.
A generatív adverzális hálózat (GAN) a gépi tanulási keretrendszerek egy osztálya, és a mélytanulási alkalmazásokban a következő feltörekvő hálózat. A Generative Adversarial Networks(GAN) lehetővé teszi a továbbfejlesztett modellek létrehozását, mivel az alkalmazás követelményeinek megfelelően generálhatják a mintaadatokat. A GAN-nak számos alkalmazása van a tudományban és a technológiában, beleértve a számítógépes látást, a biztonságot, a multimédiát és a reklámokat, a képgenerálást, a képfordítást, a szöveg-kép szintézist, a videószintézist, a nagy felbontású képek generálását, a gyógyszerfelfedezést stb.
Jellemzők:
⬤ Átfogó útmutatót mutat be a GAN képek és videók esetében történő használatáról.
⬤ Tartalmaz esettanulmányokat a víz alatti képjavításról Generative Adversarial Network használatával, behatolásérzékelés GAN használatával.
⬤ Kiemeli a játékhatások bevonását mélytanulási módszerek segítségével.
⬤ Vizsgálja a GAN jelentős technológiai fejlődését és valós alkalmazását.
⬤ Tárgyalja a GAN kihívásait és optimális megoldásait.
A könyv tudományos szempontokkal foglalkozik a szélesebb közönség számára, mint például a junior és senior mérnöki, egyetemi és posztgraduális hallgatók, kutatók és bárki, aki érdeklődik a GAN és a Deep Learning trendek fejlődése és lehetőségei iránt.
A könyv anyaga referenciaként szolgálhat könyvtárakban, akkreditációs ügynökségekben, kormányzati szervekben és különösen a mérnöki tantervüket elindítani vagy megreformálni szándékozó felsőoktatási intézményekben.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)