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施銘威研究室

的圖書
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:GAN 對抗式生成網路

「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子!」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。

GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用,從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效,都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文,被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍,不只在技術領域,就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體,GAN 的相關討論也時常出現。

但要搞懂這最尖端、最熱門的技術可不容易,網路上許多似是而非的說法,加上漏洞百出的數學推導,讓初學者不得其門而入。

本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN(對抗式生成網路)的人,提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手,然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作,包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說,讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識,就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。

我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就,還能獲得必要的知識與工具來充實自己,以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說,GAN 可是具有無窮的潛力,一旦上手,未來在學術界或生活應用上必能大放異彩,很高興您能加入我們的行列。
本書特色:
●本書由施威銘研究室監修,內容易讀易懂,並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。

●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術,包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等,還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。

●不求花俏吸睛,腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算法、架構圖、再到程式實作,讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。

●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過,並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式,可避免一些環境設定或相容性等問題。

名人推薦:

"全面且深入介紹了 AI 的未來" - Simeon Leyzerzon, Excelsior Software

"超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group

"對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. 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

作者簡介:

Jakub Langr 畢業於牛津大學,是一間新創公司的聯合創始人,該公司使用 GAN 進行創意和廣告應用。Jakub 自 2013 年起就一直從事資料科學工作,最近則是在 Filtered.com 負責資料科學技術,並在 Mudano 從事資料科學研發工作。他還在伯明翰大學(英國)和眾多民營公司設計並教授資料科學課程,另兼任牛津大學客座講師。他也是《Entrepreneur First》第七屆深度技術人才投資者中的一位駐點創業者。Jakub 還是皇家統計學會的研究員,並受邀在各種國際會議上發表演說。他將本書的全部收益捐給英國非營利心臟基金會。

Vladimir Bok 以優異成績取得哈佛大學計算機科學學士學位。他是在微軟研究院從事音樂風格轉換的相關研究時,見證到 GAN 的巨大潛力。他的工作經驗豐富,從 Y Combinator 投資的新創公司應用資料科學部門,到微軟的領導跨職能計劃皆有涉入。Vladimir 最近在紐約的一家新創公司管理資料科學專案,該公司針對線上旅行與電子商務網站提供機器學習服務,其中不乏《財訊》所列的五百大企業。他將本書的所有收益捐給非營利組織《Girls Who Code》。

目錄
第一篇 GAN 與生成模型入門
1 GAN (對抗式生成網路) 簡介
2 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型
3 你的第一個 GAN:生成手寫數字
4 深度卷積 GAN (DCGAN)

第二篇 GAN 的進階課題
5 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道
6 漸進式 GAN (PGGAN)
7 半監督式 GAN (SGAN)
8 條件式 GAN (CGAN)
9 CycleGAN

第三篇 GAN 的實際應用及未來方向
10 對抗性樣本 (Adversarial example)
11 GAN 的實際應用
12 展望未來


[完整目錄]

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...
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