深入浅出GAN生成对抗网络 原理剖析与TensorFlow实践

作者简介

廖茂文：游戏AI研究员、高级工程师、中国人工智能学会高级会员。研究兴趣为自然语言处理、生成对抗网络、游戏AI，曾参与多项机器学习项目。 潘志宏：高级工程师，中山大学新华学院“百名骨干教师”，中国人工智能学会高级会员、中国计算机学会会员。研究兴趣为机器学习、深度学习、物联网。主持和参与省市级、校级项目10余项，其中主持广东省普通高校青年创新人才项目、 产学合作协同育人项目各一项。发表论文18篇，其中SCI、EI、北大核心期刊12篇，第一作者论文获得北大核心期刊优秀论文、东莞市计算机学会优秀论文。申请发明专利、实用新型专利共8项，其中已授权3项，获得软件著作权3项，已出版教材3部。指导学生获得国家级和省级竞赛奖项50余项，多次获得国家级和省级优秀指导教师奖。

内容简介

·市面上难得一见的既蕴含底层模型的数学之美，又注重操作实践的生成对抗网络入门到精通的好书。 ·企业一线开发工程师与应用型本科院校知名教师，双剑合璧，兼顾理论实战。 ·学者网创始人汤庸教授、《深度学习之美》作者张玉宏、景略集智CEO王文凯倾力推荐。 1.容易入门：本书会讨论线性代数、微积分、概率论、信息论等内容，尽力只提及后面内容需要的数学知识，并从原理角度去讲解这块内容，为后面篇幅做好铺垫。 2.内容更深：介绍GAN 的各种变体时，除了介绍架构以外，还会讲解目标函数为何要这样设计，并从数学层面去推导证实，可以说本书比较重视不同类别GAN 架构的底层思想，并从数学上表示它。 3.涉及面广：囊括了GAN 的各个应用领域，包括传统GAN、DCGAN、CGAN、ColorGAN、CycleGAN、StarGAN、DTN、XGAN、WGAN、WGAN-GP、SN-GAN、StackGAN、StackGAN-v2、PGGGAN 等10 多个方向。 4.实战性强：提供了很多代码，并给出运行结果。考虑到篇幅原因，并没有将每个类别的所有代码都放上去，而是主要讲解生成器、判别器、损失定义、具体训练逻辑等主要内容。