Generative Adversarial Learning: Architectures and Applications
Roozbeh Razavi-Far · Ariel Ruiz-Garcia · Vasile Palade · Juergen Schmidhuber
фев. 2022 г. · Intelligent Systems Reference Library Книга 217 · Springer Nature
Е-книга
355
Страници
reportОцените и рецензиите не се потврдени Дознајте повеќе
За е-книгава
This book provides a collection of recent research works addressing theoretical issues on improving the learning process and the generalization of GANs as well as state-of-the-art applications of GANs to various domains of real life. Adversarial learning fascinates the attention of machine learning communities across the world in recent years. Generative adversarial networks (GANs), as the main method of adversarial learning, achieve great success and popularity by exploiting a minimax learning concept, in which two networks compete with each other during the learning process. Their key capability is to generate new data and replicate available data distributions, which are needed in many practical applications, particularly in computer vision and signal processing. The book is intended for academics, practitioners, and research students in artificial intelligence looking to stay up to date with the latest advancements on GANs’ theoretical developments and their applications.
Оценете ја е-книгава
Кажете ни што мислите.
Информации за читање
Паметни телефони и таблети
Инсталирајте ја апликацијата Google Play Books за Android и iPad/iPhone. Автоматски се синхронизира со сметката и ви овозможува да читате онлајн или офлајн каде и да сте.
Лаптопи и компјутери
Може да слушате аудиокниги купени од Google Play со користење на веб-прелистувачот на компјутерот.
Е-читачи и други уреди
За да читате на уреди со е-мастило, како што се е-читачите Kobo, ќе треба да преземете датотека и да ја префрлите на уредот. Следете ги деталните упатства во Центарот за помош за префрлање на датотеките на поддржани е-читачи.
