Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Teorie și aplicații

Titlul original:

Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications

Conținutul cărții:

Această carte explorează modul de utilizare a rețelelor adversariale generative într-o varietate de aplicații și evidențiază progresele substanțiale ale acestora față de modelele generative tradiționale. Obiectivul principal al acestei cărți este de a se concentra asupra cercetării de ultimă oră în domeniul învățării profunde și al rețelelor generative adversariale, care include crearea de noi instrumente și metode pentru prelucrarea textului, imaginilor și sunetului.

O rețea adversarială generativă (GAN) este o clasă de cadre de învățare automată și este următoarea rețea emergentă în aplicațiile de învățare profundă. Generative Adversarial Networks (GAN) au posibilitatea de a construi modele îmbunătățite, deoarece pot genera date eșantion în funcție de cerințele aplicației. Există diverse aplicații ale GAN în știință și tehnologie, inclusiv viziune computerizată, securitate, multimedia și publicitate, generarea de imagini, traducerea imaginilor, sinteza text-imagine, sinteza video, generarea de imagini de înaltă rezoluție, descoperirea de medicamente etc.

Caracteristici:

⬤ Prezintă un ghid cuprinzător privind modul de utilizare a GAN pentru imagini și videoclipuri.

⬤ Include studii de caz privind îmbunătățirea imaginilor subacvatice cu ajutorul rețelei generative adversariale, detectarea intruziunilor cu ajutorul GAN.

⬤ Subliniază includerea efectelor jocurilor folosind metode de învățare profundă.

⬤ Examinează progresele tehnologice semnificative în GAN și aplicarea sa în lumea reală.

⬤ Discută ca provocări GAN și soluții optime.

Cartea abordează aspecte științifice pentru un public mai larg, cum ar fi inginerii juniori și seniori, studenții universitari și postuniversitari, cercetătorii și toți cei interesați de dezvoltarea tendințelor și oportunităților în GAN și Deep Learning.

Materialul din carte poate servi ca referință în biblioteci, agenții de acreditare, agenții guvernamentale și, în special, instituția academică de învățământ superior care intenționează să lanseze sau să reformeze curriculum-ul lor de inginerie.