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读书笔记模板PyTorch生成对抗网络编程 01思维导图 读书笔记 作者介绍 内容摘要 目录分析 精彩摘录目录0305020406 思维导图 编程网络网络想法领域方式被誉为卷积数据图像神经网络第章案例梯度步长免费开源训练概念本书关键字分析思维导图 内容摘要 内容摘要生成对抗网络是神经网络领域的新星，被誉为“机器学习领域近20年来最酷的想法”。本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。 读书笔记 读书笔记神书！目前为止看到的最有趣的深度学习应用，虽然代码部分有一点小错误，依然无法掩盖其光芒！。两本书直接帮助学习者入门，更重要的是直接体会到机器学习的魅力。太好了！讲的特别棒，不同于其他书字词间透漏的的冰冰冷冷，这本书语言有一种莫名的亲近感，感到像是一个温柔的大姐姐给我讲故事。本书作者另一本《Python神经网络编程》也写的非常好，深入浅出，我个人觉得在机器学习方面学习曲线最平滑的书。计算图，激活函数，正规化，gan，卷积过滤器，转置卷积……短短一小本，就给我解了不少惑，和前作一样的好。该书以通俗易懂的方式讲解pytorch的基础知识和GAN的原理。作为入门书籍还是可以的，但GAN可能用起来还不如一般的机器学习算法实用，因为条件苛刻，理论尚未成熟，学起来不解的地方无法解惑，暂不建议使用。一章讲PyTorch，一章讲GAN，一章讲卷积GAN，两天就能读完，仅仅几十页把GAN的原理讲的很清楚。 目录分析 人工智能（AI）大爆炸！创意人工智能年轻的GAN本书适合的读者内容提要 如何使用本书免费和开源内容神经网络内容提要 1.1 PyTorch入门1.2初试PyTorch神经网络1.3改良方法1.4 CUDA基础知识第1章 PyTorch和神经网络 2.1 GAN的概念2.2生成1010格式规律2.3生成手写数字2.4生成人脸图像第2章 GAN初步 3.1卷积GAN3.3结语3.2条件式GAN第3章卷积GAN和条件式GAN A.2 BCE损失A.1 MSE损失附录A理想的损失值 B.1 GAN不会记忆训练数据B.3从一个概率分布中生成图像B.2简单的例子附录B GAN学习可能性 B.5多模式以及模式崩溃B.4为图像特征学习像素组合附录B GAN学习可能性 C.1例1:卷积，步长为1，无补全C.2例2:卷积，步长为2，无补全C.3例3:卷积，步长为2，有补全C.4例4:卷积，不完全覆盖C.5例5:转置卷积，步长为2，无补全12345附录C卷积案例 C.6例6:转置卷积，步长为1，无补全C.8计算输出大小C.7例7:转置卷积，步长为2，有补全附录C卷积案例 D.1梯度下降是否适用于训练GAND.2简单的对抗案例D.3梯度下降并不适合对抗博弈D.4为什么是圆形轨迹附录D不稳定学习 E.1 MNIST数据集E.2 CelebA数据集E.3英伟达和谷歌E.4开源软件附录E相关数据集和软件 作者介绍 同名作者介绍这是《PyTorch生成对抗网络编程》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。 精彩摘录 精彩摘录这是《PyTorch生成对抗网络编程》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。 谢谢观看