The book also explores how these models can be applied to realworld projects and offers practical examples of how they have been used successfully. Book Generative Adversarial Networks in Practice Author: Mehdi Ghayoumi 2024 Pages: 671 Introduction: The world is rapidly evolving, and technology has become an integral part of our daily lives. In recent decades, machines have played a significant role in making human life more comfortable. One of the most advanced and popular subjects in this field is Machine Learning (ML), which has numerous applications across various fields. Researchers are continuously seeking ways to enhance machine intelligence, and one of the most exciting developments in this field is Generative Adversarial Networks (GANs). This book provides a comprehensive foundation on GAN methodologies, their application to real-world projects, and their underlying mathematical and theoretical concepts. Need for Studying GANs: In the last few years, GANs have gained a lot of attention due to their ability to generate new data from existing data. They have a wide range of applications, including image generation, video game creation, and text-to-image synthesis. Understanding GANs is essential to stay relevant in the ever-evolving technological landscape. The book explores how these models can be applied to real-world projects and offers practical examples of their successful implementation. Understanding GANs: GANs consist of two neural networks: a generator and a discriminator.

Книга также исследует, как эти модели могут быть применены к проектам реального мира, и предлагает практические примеры того, как они были успешно использованы. Книга Generative Adversarial Networks in Practice Автор: Мехди Гайуми 2024 Страницы: 671 Введение: Мир быстро развивается, а технологии стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. В последние десятилетия машины сыграли значительную роль в том, чтобы сделать жизнь человека более комфортной. Одним из наиболее продвинутых и популярных предметов в этой области является машинное обучение (ML), которое имеет множество приложений в различных областях. Исследователи постоянно ищут способы улучшить машинный интеллект, и одной из самых интересных разработок в этой области является Generative Adversarial Networks (GAN). Эта книга обеспечивает всеобъемлющую основу для методологий GAN, их применения к реальным проектам и лежащим в их основе математическим и теоретическим концепциям. Необходимость изучения ГАН: В последние несколько лет ГАН привлекли большое внимание благодаря своей способности генерировать новые данные из существующих данных. Они имеют широкий спектр приложений, включая генерацию изображений, создание видеоигр и синтез текста в изображение. Понимание ГАН имеет важное значение для сохранения актуальности в постоянно развивающемся технологическом ландшафте. Книга исследует, как эти модели могут быть применены к реальным проектам, и предлагает практические примеры их успешной реализации. Понимание ГАН: ГАН состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора.

''

本書では、これらのモデルを実際のプロジェクトにどのように適用できるか、そしてそれらがどのように成功裏に使用されたかの実例も紹介しています。Generative Adversarial Networks in Practice by Mehdi Gaiumi 2024 Pages： 671はじめに：世界は急速に進化しており、テクノロジーは私たちの日常生活の不可欠な部分となっています。ここ数十で、機械は人間の生活をより快適にする上で重要な役割を果たしてきました。この分野で最も先進的で人気のあるテーマの1つは機械学習（ML）で、さまざまな分野で多くのアプリケーションがあります。研究者は常に機械知能を向上させる方法を模索しており、この分野で最も興味深い開発の1つはGenerative Adversarial Networks （GAN）です。本書は、GANの方法論、現実世界のプロジェクトへの応用、およびその基礎となる数学的および理論的概念のための包括的なフレームワークを提供します。GANを研究する必要性：GANは、既存のデータから新しいデータを生成する能力のために、ここ数で多くの注目を集めています。画像生成、ビデオゲーム作成、テキストツーイメージ合成など幅広いアプリケーションを備えています。GANを理解することは、常に進化し続ける技術的環境において必要不可欠です。本書では、これらのモデルを実際のプロジェクトにどのように適用できるかを検討し、実用的な実装例を提供します。GANの理解：GANは2つのニューラルネットワークで構成されています。