본문 바로가기
장바구니0

PyTorch를 이용한 GAN 실제(한국어판) > 인공지능

도서간략정보

PyTorch를 이용한 GAN 실제(한국어판)
신간도서
판매가격 32,000원
저자 차정원
도서종류 국내도서
출판사 도서출판 홍릉
발행언어 한국어
발행일 2021
페이지수 30
ISBN 9791156008323
배송비결제 주문시 결제
도서구매안내 온, 오프라인 서점에서 구매 하실 수 있습니다.

구매기능

  • 도서 정보

    도서 상세설명

    지속적으로 발전하는 연구와 개발을 통해 GAN(Generative Adversarial Networks)은 딥러닝 분야에서 차세대 중요 주제입니다. 이 책은 전통적인 생성 모델에 비해 GAN의 주요 개선 사항을 강조하고 실습 예제를 통해 GAN을 최대한 활용하는 방법을 보여줍니다.

    이 책은 PyTorch를 사용하여 GAN 구조의 작동 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 가장 유연한 딥러닝 툴킷에 익숙해지고 이를 사용하여 아이디어를 실제 작업 코드로 변환할 수 있습니다. 샘플 생성 방법론을 사용하여 컴퓨터 비전, 다중미디어 및 자연어 처리와 같은 영역에 GAN 모델을 적용합니다.


    이 책은 PyTorch 1.0을 사용한 GAN 모델 구현에 대한 실무 지침을 얻고자 하는 기계학습 실무자와 딥러닝 연구원을 위한 것입니다. 실제 사례를 통해 최신 GAN 구조에 익숙해집니다. 이 책에서 다루는 개념을 이해하려면 Python 프로그래밍 언어에 대한 실무 지식이 필요합니다.


    책에 사용된 스크린 샷/다이어그램의 컬러 이미지가 포함된 PDF 파일도 제공합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
    http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/9781789530513_ColorImages.pdf.


    Section I GAN 및 PyTorch 소개

    CHAPTER 1 적대적 생성 네트워크 기본 사항

    CHAPTER 2 PyTorch 1.3 시작하기

    CHAPTER 3 모델 설계 및 학습을 위한 모범 사례


    Section II 이미지 합성을 위한 일반적인 GAN 모델

    CHAPTER 4 PyTorch로 첫 번째 GAN 구축

    CHAPTER 5 레이블 정보를 기반으로 이미지 생성

    CHAPTER 6 이미지에서 이미지로의 변환 및 응용 프로그램

    CHAPTER 7 GAN을 사용한 이미지 복원

    CHAPTER 8 다른 모델을 속이는 GAN 학습

    CHAPTER 9 설명 텍스트에서 이미지 생성

    CHAPTER 10 GAN을 사용한 순차 합성

    CHAPTER 11 GAN을 사용하여 3D 모델 재구성










  • 사용후기

    사용후기가 없습니다.

  • 배송/교환정보

    배송정보

    배송 안내 입력전입니다.

    교환/반품

    교환/반품 안내 입력전입니다.

선택하신 도서가 장바구니에 담겼습니다.

계속 둘러보기 장바구니보기
회사소개 개인정보 이용약관
Copyright © 2001-2019 도서출판 홍릉. All Rights Reserved.
상단으로