توضیحات
This book explores how to use Generative Adversarial Network (GANs) in a variety of applications and emphasises their substantial advancements over traditional generative models. This book’s major goal is to concentrate on cutting-edge research in deep learning and generative adversarial networks, which includes creating new tools and methods for processing text, images, and audio.
A Generative Adversarial Network (GAN) is a class of machine learning framework and is the next emerging network in deep learning applications. Generative Adversarial Networks(GANs) have the feasibility to build improved models, as they can generate the sample data as per application requirements. There are various applications of GAN in science and technology, including computer vision, security, multimedia and advertisements, image generation, image translation, text-to-images synthesis, video synthesis, generating high-resolution images, drug discovery, etc.
A convolutional neural network or a recurrent neural network can be used as the discriminator network, while a de-convolutional neural network can be used as the generator network. As a result, GANs can be used to build multidimensional data distributions like pictures. GANs have shown potential in a variety of difficult generative tasks, including text-to-photo translation, picture generation, image composition, and image-to-image translation. GANs are a powerful type of deep generative model; however, they have a variety of training issues, such as mode collapse and training instability. There are different types of learning approaches in machine learning such as supervised and unsupervised learning.
Unsupervised Learning is a technique for teaching computers to use data that has not been classified or labeled. It means that no preparation information is accessible and the machine is customized to learn all alone. With no earlier information on the information, the machine should have the option to group it. The objective is to open the machines to huge measures of different information and allow them to gain from it to uncover already obscure bits of knowledge and reveal stowed away examples. Accordingly, solo learning calculations dont necessarily create unsurprising outcomes. Rather, it figures out what makes the given dataset novel or interesting. It is important to program the machine to learn all alone. Both organized and unstructured information should be perceived and examined by the PC. Solo learning calculations can deal with more complicated handling undertakings than regulated learning frameworks.
Features:
Presents a comprehensive guide on how to use GAN for images and videos.
Includes case studies of Underwater Image Enhancement Using Generative Adversarial Network, Intrusion detection using GAN
Highlights the inclusion of gaming effects using deep learning methods
Examines the significant technological advancements in GAN and its real-world application.
Discusses as GAN challenges and optimal solutions
The book addresses scientific aspects for a wider audience such as junior and senior engineering, undergraduate and postgraduate students, researchers, and anyone interested in the trends development and opportunities in GAN and Deep Learning.
The material in the book can serve as a reference in libraries, accreditation agencies, government agencies, and especially the academic institution of higher education intending to launch or reform their engineering curriculum.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب نحوه استفاده از شبکه متخاصم مولد (GAN) را در برنامههای مختلف مورد بررسی قرار میدهد و بر پیشرفتهای اساسی آنها نسبت به مدلهای مولد سنتی تأکید میکند. هدف اصلی این کتاب تمرکز بر تحقیقات پیشرفته در یادگیری عمیق و شبکههای متخاصم مولد است که شامل ایجاد ابزارها و روشهای جدید برای پردازش متن، تصاویر و صدا است. \ شبکه متخاصم مولد (GAN) یک کلاس از چارچوب یادگیری ماشینی است و شبکه نوظهور بعدی در برنامه های کاربردی یادگیری عمیق است. شبکههای متخاصم مولد (GAN) امکان ساخت مدلهای بهبود یافته را دارند، زیرا میتوانند دادههای نمونه را مطابق با الزامات برنامه تولید کنند. GAN در علم و فناوری کاربردهای مختلفی دارد، از جمله بینایی کامپیوتر، امنیت، چند رسانه ای و تبلیغات، تولید تصویر، ترجمه تصویر، سنتز متن به تصویر، سنتز ویدئو، تولید تصاویر با وضوح بالا، کشف دارو و غیره. \ یک شبکه عصبی کانولوشنال یا یک شبکه عصبی مکرر می تواند به عنوان شبکه تشخیص دهنده استفاده شود، در حالی که یک شبکه عصبی غیرپیچیده می تواند به عنوان شبکه مولد استفاده شود. در نتیجه، از GAN ها می توان برای ساخت توزیع های داده چند بعدی مانند تصاویر استفاده کرد. GAN ها در انواع وظایف مولد دشوار، از جمله ترجمه متن به عکس، تولید تصویر، ترکیب تصویر و ترجمه تصویر به تصویر، پتانسیل را نشان داده اند. GAN ها نوع قدرتمندی از مدل های مولد عمیق هستند. با این حال، آنها دارای انواع مسائل آموزشی مانند فروپاشی حالت و بی ثباتی تمرین هستند. انواع مختلفی از رویکردهای یادگیری در یادگیری ماشینی مانند یادگیری تحت نظار
tag : دانلود کتاب شبکه های متخاصم مولد و یادگیری عمیق: نظریه و کاربردها , Download شبکه های متخاصم مولد و یادگیری عمیق: نظریه و کاربردها , دانلود شبکه های متخاصم مولد و یادگیری عمیق: نظریه و کاربردها , Download Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications Book , شبکه های متخاصم مولد و یادگیری عمیق: نظریه و کاربردها دانلود , buy شبکه های متخاصم مولد و یادگیری عمیق: نظریه و کاربردها , خرید کتاب شبکه های متخاصم مولد و یادگیری عمیق: نظریه و کاربردها , دانلود کتاب Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications , کتاب Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications , دانلود Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications , خرید Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications , خرید کتاب Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.