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(실전 예제로 배우는) GAN : 파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기 표지이미지

(실전 예제로 배우는) GAN : 파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기

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  • ISBN: 9791158391652
  • 저   자: 조시 칼린 지음;박진수 옮김
  • 발행인: 위키북스
  • 발행사항: a파주:b위키북스,c2019
  • 매체구분: 인쇄자료(책자형)
  • 형태사항: axxii, 238 p.:b삽화, 도표;c24 cm
  • 주기사항: aGenerative adversarial networks cookbook :bover 100 recipes to build generative models using Python, TensorFlow, and Keras a원저자명: Josh Kalin a이 책은 2020 세종도서 학술부문 선정도서임 aGAN은 'Generative Adversarial Network'의 약어임
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서평정보

파이썬 텐서플로 케라스를 사용해 강력한 생성 모델을 구현함으로써 차세대 딥러닝을 간소화한다생성적 적대 신경망GAN 개발 작업은 복잡할 뿐만 아니라 이해하기 쉬운 코드를 찾기도 어렵다 이 책에서는 CycleGAN simGAN DCGAN 및 2차원 이미지로 3차원 형상을 생성하는 모델과 같은 여덟 가지 최신 GAN 구현 예제를 소개한다 각 장마다 파이썬 텐서플로 케라스의 공통 아키텍처를 바탕으로 쉽게 구축할 수 있는 GAN 아키텍처를 읽기 쉬운 형태로 탐구해 보는 데 도움이 되는 유용한 방법을 담고 있다 모델의 작동 방식을 이해할 수 있게 다양한 GAN 아키텍처 유형을 다루는 일부터 DCGAN Pix2Pix 등과 관련된 사용 사례를 다루는 데 도움이 되는 직관적인 방법들이 들어 있다...

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