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PyTorch 生成對抗網絡編程

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內容描述

生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）
是神經網絡領域的新星，被譽為“機器學習領域近20年來最酷的想法”。
本書以直白、簡短的方式向讀者介紹了生成對抗網絡，並且教讀者如何使用PyTorch按部就班地編寫生成對抗網絡。
全書共3章和5個附錄，分別介紹了PyTorch基礎知識，用PyTorch開發神經網絡，改良神經網絡以提升效果，
引入CUDA和GPU以加速GAN訓練，以及生成高質量圖像的捲積GAN、條件式GAN等話題。
附錄部分介紹了在很多機器學習相關教程中被忽略的主題，包括計算平衡GAN的理想損失值、概率分佈和採樣，
以及捲積如何工作，還簡單解釋了為什麽梯度下降不適用於對抗式機器學習。
本書適合想初步瞭解GAN以及其工作原理的讀者,也適合想要學習如何構建GAN的機器學習從業人員。
對於正在學習機器學習相關課程的學生，本書可以幫助讀者快速入門，為後續的學習打好基礎。

目錄大綱

第1章PyTorch和神經網絡001
1.1 PyTorch入門001
1.2初試PyTorch神經網絡018
1.3改良方法043
1.4 CUDA基礎知識054
第2章GAN初步064
2.1 GAN的概念064
2.2生成1010格式規則072
2.3生成手寫數字090
2.4生成人臉圖像117
第3章卷積GAN和條件式GAN 140
3.1卷積GAN 140
3.2條件式GAN 166
3.3結語176
附錄A理想的損失值178
A.1 MSE損失178
A.2 BCE損失179
附錄B GAN學習可能性186
B.1 GAN不會記憶訓練數據186
B.2簡單的例子187
B.3從一個概率分佈中生成圖像188
B.4為圖像特徵學習模仿組合189
B.5多模式以及模式崩潰190
附錄C卷積案例191
C.1例1：卷積，步長為1，無補全191
C.2例2：卷積，步長為2，無補全192
C.3例3：卷積，步長為2，有補全193
C.4例4：卷積，不完全覆蓋194
C.5例5：轉置卷積，步長為2，無補全194
C.6例6：轉置卷積，步長為1，無補全196
C.7例7：轉置卷積，步長為2，有補全197
C.8計算輸出大小197
附錄D不穩定學習199
D.1梯度下降是否適用於訓練GAN 199
D.2簡單的對抗案例199
D.3梯度下降並不適合對抗博弈203
D.4為什麼是圓形軌跡204
附錄E相關數據集和軟件205
E.1 MNIST數據集205
E.2 CelebA數據集205
E.3英偉達和谷歌206
E.4開源軟件206