Generative Adversarial Learning: Architectures and Applications
Roozbeh Razavi-Far · Ariel Ruiz-Garcia · Vasile Palade · Juergen Schmidhuber
лют. 2022 р. · Intelligent Systems Reference Library Книга 217 · Springer Nature
Електронна книга
355
Сторінки
reportGoogle не перевіряє оцінки й відгуки. Докладніше.
Про цю електронну книгу
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.
Оцініть цю електронну книгу
Повідомте нас про свої враження.
Як читати
Смартфони та планшети
Установіть додаток Google Play Книги для Android і iPad або iPhone. Він автоматично синхронізується з вашим обліковим записом і дає змогу читати книги в режимах онлайн і офлайн, де б ви не були.
Портативні та настільні комп’ютери
Ви можете слухати аудіокниги, куплені в Google Play, у веб-переглядачі на комп’ютері.
eReader та інші пристрої
Щоб користуватися пристроями для читання електронних книг із технологією E-ink, наприклад Kobo, вам знадобиться завантажити файл і перенести його на відповідний пристрій. Докладні вказівки з перенесення файлів на підтримувані пристрої можна знайти в Довідковому центрі.
