生成对抗网络入门指南

生成对抗网络毫无疑问是2018年最热门的人工智能技术之一，被美国《麻省理工科技评论》评选为2018年“全球十大突破性技术”。《生成对抗网络入门指南》是一本结合基础理论与工程实践的入门型书籍，深入浅出地讲解了生成对抗网络的各类模型以及技术发展。本书面向机器学习从业人员、在校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能领域爱好者。通过本书的学习，能够了解生成对抗网络的技术原理，并通过书中的代码实例深入技术细节。本书共分10个章节，其中前半部分分别介绍了目前研究领域已经较为成熟的生成对抗网络模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同结构的生成对抗网络变种。本书后半部分介绍了生成对抗网络在文本到图像的生成、图像到图像的生成以及其它应用中的研究与发展。希望本书能够帮助广大读者跟上人工智能技术的潮流，成为AI时代的先行者。

这是一本深度解析生成对抗网络的入门书籍，内容涵盖了机器学习与深度学习的关系、监督式学习、无监督式学习与强化学习，以及生成模型及其主要类型。此外，书中还详细介绍了生成对抗网络的发展历程与原理，以及生成对抗网络在多媒体和艺术设计领域的应用。 书中首先介绍了生成对抗网络的发展历程与原理，阐述了生成对抗网络如何通过两个神经网络之间的对抗关系，推动模型的不断优化和进步。接着，书中详细介绍了生成模型及其主要类型，包括完全表示型和模糊表示型，以及生成对抗网络(GAN) 的工作原理。 在生成对抗网络的应用方面，书中介绍了DCGAN的简介，以及DCGAN框架结构，包括生成器和判别器的结构、训练过程以及变种等。此外，书中还介绍了训练过程中的细节设计，包括数据预处理、模型训练、参数初始化、激活函数选择以及优化器选择等。 书中还详细介绍了生成对抗网络在多媒体和艺术设计领域的应用，包括文本到图像的生成研究，以及GAN在AI艺术中的应用。此外，书中还介绍了深度学习云平台Floyd简介，以及Keras的简介与安装。