Hodnotenie:
Kniha ponúka technický prehľad generatívnych adverzných sietí (GAN) so silným aplikačným zameraním, ale trpí úzkym rozsahom, nedostatočným matematickým vysvetlením a problémami s praktickou použiteľnosťou. Hoci môže slúžiť ako úvod do problematiky, čitatelia očakávajú hlbšie poznatky a širšiu aplikovateľnosť, ktoré chýbajú.
Výhody:⬤ Poskytuje solídny technický prehľad o novej oblasti hlbokého učenia.
⬤ Ponúka kombináciu technických detailov a reálnych aplikácií.
⬤ Nadšená diskusia o vede v pozadí kódu.
⬤ Úzke zameranie na počítačové videnie, zanedbávanie textových a štruktúrovaných dátových aplikácií.
⬤ Chýba dostatočná matematická hĺbka a zrozumiteľnosť vysvetlení.
⬤ Kvalita obsahu sa v neskorších kapitolách znižuje.
⬤ Mnohé príklady a kódy sú povrchné alebo prevzaté z iných zdrojov.
⬤ Celkovo pôsobí sucho a chýba praktické využitie.
(na základe 7 čitateľských recenzií)
Gans in Action: Deep Learning with Generative Adversarial Networks
Systémy hlbokého učenia sa stali naozaj skvelými v identifikácii vzorov v texte, obrázkoch a videu. Aplikácie, ktoré vytvárajú realistické obrázky, prirodzené vety a odseky alebo preklady v prirodzenej kvalite, sa však ukázali ako nepolapiteľné. Generatívne adverzné siete alebo GAN ponúkajú sľubné riešenie týchto výziev tým, že spájajú dve konkurenčné neurónové siete' jednu, ktorá generuje obsah, a druhú, ktorá odmieta vzorky, ktoré sú nekvalitné.
GAN v akcii: GAN: Hlboké učenie s generatívnymi adverznými sieťami vás naučí, ako vytvoriť a trénovať vlastné generatívne adverzné siete. Najprv získate úvod do generatívneho modelovania a do toho, ako GAN fungujú, spolu s prehľadom ich možných využití. Potom začnete budovať svoj vlastný jednoduchý adverzný systém, pričom preskúmate základ architektúry GAN: generátor a diskriminačné siete.
Zakúpenie tlačenej knihy zahŕňa bezplatnú elektronickú knihu vo formátoch PDF, Kindle a ePub od Manning Publications.