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书目信息

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题名:
PyTorch生成对抗网络编程
    
 
作者: 拉希德 著 ;韩江雷 译
分册:  
出版信息: 北京   人民邮电出版社  2020.12
页数: 206页
开本: 23cm
丛书名: 深度学习系列
单 册:
中图分类: TP181
科图分类:
主题词: 机器学习--ji qi xue xi
电子资源:
ISBN: 978-7-115-54638-8
 
 
 
 
 
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330    @a本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络, 并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录, 分别介绍了PyTorch基础知识、用PyTorch开发神经网络、改良神经网络以提升效果、引入CUDA和GPU以加速GAN, 以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题, 包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样, 以及卷积如何工作, 还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。
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    PyTorch生成对抗网络编程/(英) 塔里克·拉希德著/韩江雷译.-北京:人民邮电出版社,2020.12
    206页:彩图;23cm.-(深度学习系列)
    
    
    ISBN 978-7-115-54638-8:CNY79.00
    本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络, 并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录, 分别介绍了PyTorch基础知识、用PyTorch开发神经网络、改良神经网络以提升效果、引入CUDA和GPU以加速GAN, 以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题, 包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样, 以及卷积如何工作, 还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。
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正题名:PyTorch生成对抗网络编程     索取号:TP181/L014         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1539212   215392126   自科库301/301自科库 39排4列2层/ [索取号:TP181/L014] 在馆    
2 1539213   215392135   自科库301/301自科库 39排4列2层/ [索取号:TP181/L014] 在馆    
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