内容説明
GAN（Generative Adversarial Networks）：敵対的生成ネットワークは機械学習技術の一種で、2つの分離したニューラルネットワークを使い実物と区別が付かないほどリアルな画像を生成することを可能とします。
本書はGAN：敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebookを使い、実装はPython、Kerasで行っていきます。
機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングについてある程度の経験がある方を主な対象読者としており、数学や関しては最小限のものに絞って解説します。
本書の目的は、GANが達成してきたことを理解するための知識と道具を提供し、そこから新しい応用を見つけ作り出す力をつけていただくことです。GANは多くの可能性に満ちていますから、意欲的な方々であれば学術界・実世界に大きなインパクトを与えられることでしょう。
Part 1 GANと生成モデル入門
1章 はじめてのGAN
2章 オートエンコーダを用いた生成モデル
3章 はじめてのGAN：手書き文字の生成
4章 深層畳み込みGAN：DCGAN
Part 2 GANの発展的な話題
5章 訓練とよくある課題：GANをうまく動かすために
6章 プログレッシブなGAN
7章 半教師あり学習
8章 条件付きGAN
9章 CycleGAN
Part 3 ここからどこへ進むべきか
10章 敵対的サンプル
11章 GANの実用的な応用
12章 将来に向けて
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
大臣ぐサン
1
これまで読んだ深層学習の本のなかでは一番わかりやすかった。GANの技術はとても興味深いわくわくする題材ではあるが、やはり恐怖心もぬぐえない。どうかこの技術が暴走しませんように。2022/04/01
しんばら
0
現時点で(おそらく唯一の)GANオンリーをテーマにした日本語書籍。実装が古い＆訳が所々おかしい等の不自由さは有るが、ある程度俯瞰的にGANを捉えられるよう取り揃えてくれているので取り組む価値はある。実装コードを動かす際はTensorflowのバージョンの注意すること。(2.x台だと上手く動かないnotebookがある)2020/08/31
あとぼう 02
0
紙本2020/05/24
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