电子书：《gan：实战生成对抗网络》《gan：实战生成对抗网络》刘梦馨20180601
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内容简介：
审稿人介绍max strakhov是一位具有8年计算机编程工作经验以及4年机器学习工作经验的软件工程师和研究者。他曾在 google和 yandex工作.目前是 aura devices llc的联合创始人及cto。他对深度学习尤其是生成网络在人工智能领域的应用有着深厚的兴趣。他在自己的博客http://monnoroch.github.io/i中记录了关于深度学习、软件工程以及其他相关技术的分享
我相信数据科学和人工智能将会赋予我们超能力。
目录前言1深度学习概述1深度学习的演化1.1. i sigmoid激发1.2修正线性单元(relu)1.1.3指数线性单元(elu)1.1.5学习速率调优1.1.6正则化1.7权重分享以及池化1.1.8局部感受野1.9卷积网络( convnet).2逆卷积转置卷积1.2.1递归神经网络和lstm深度神经网络1.2、3判别模型和生成模型的对比
目录2无监督学习gan21利用深度神经网络自动化人类任务2.1.1gan的目的2.1.2现实世界的一个比喻2.13gan的组成22gan的实现22.1gan的应用22.2在 keras上利用 dcgan实现图像生成……22.3利用 tensorflow实现 ssgan3gan模型的挑战启动及初始化的问题2.3.2模型坍塌23.4角度方面的问题2.3.5全局结构方面的问题4提升gan训练效果的方法24.1特征匹配24.2小批量历史平均244单侧标签平滑2.4.5输入规范化2.4.6批规范化……2.4.7利用relu和 maxpool避免稀疏梯度24.8优化器和噪声2.4.9不要仅根据统计信息平衡损3图像风格跨域转换3.1弥补监督学习和无监督学习之间的空隙…3.2条件gan介绍利用cgan生成时尚衣柜
gan:实战生成对抗网络3.2.2利用边界均衡固化gan训练33 began的训练过程3.3.1 began的架构3.32利用 tensor flow实现beg34利用 cyclean实现图像风格的转换34.1 cyclean的模型公式34.2利用 tensorflow将苹果变成橘子34.3利用 cyclean将马变为斑马3.5总结…4从文本构建逼真的图像4.1 stackgan介绍4.1.1条件强化4.1.2 stackgan的架构细节41.3利用 tensor flow从文本生成图像42利用 discogan探索跨域的关系4.2.1 discogan架构以及模型公式4.2.2 discogan的实现43利用 pytorch从边框生成手提包44利用 pytorch进行性别转换oan和 cyclean的对比3588225利用多种生成模型生成图像移学习介绍5.1.1迁移学习的目的5.1.2多种利用预训练模型的方法383利用 keras对车、猫、狗和花进行分类52利用 apache spark进行大规模深度学习52.1利用spak深度学习模块运行预训练模522利用 bigdl运行大规模手写数字识别
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