実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習

Jakub Langr / Vladimir Bok / 大和田茂

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GAN（Generative Adversarial Networks）：敵対的生成ネットワークは機械学習技術の一種で、2つの分離したニューラルネットワークを使い実物と区別が付かないほどリアルな画像を生成することを可能とします。
本書はGAN：敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebookを使い、実装はPython、Kerasで行っていきます。
機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングについてある程度の経験がある方を主な対象読者としており、数学に関しては最小限のものに絞って解説します。

本書の目的は、GANが達成してきたことを理解するための知識と道具を提供し、そこから新しい応用を見つけ作り出す力をつけていただくことです。GANは多くの可能性に満ちていますから、意欲的な方々であれば学術界・実世界に大きなインパクトを与えられることでしょう。


Part 1 GANと生成モデル入門
Part 2 GANの発展的な話題
Part 3 ここからどこへ進むべきか

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: マイナビ出版
• 掲載誌・レーベル: Compass Booksシリーズ
• ページ数: 288ページ
• 電子版発売日: 2020年03月13日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 58MB

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わかりやすくて面白かった。
簡単な説明から詳細な説明までしてくれてた。あとジョークも入ってたし。「自分はこれ諦めたけど出来るようになれるといいね」って書き方は何か勇気もらえたね。
実装はそのうちやってみるつもり。そのうちね

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発売前の出版社の中身紹介の時点で惹きいられた。
中級者（コードは一通り書ける。数式アレルギーはない。論文は読めない・読むのが大変）にはちょうどよい説明で研究の最前線までではないがかなり広く紹介してくれている。

あえてマイナス点は、TFのコードが1.9で書かれているけどもう2.0になっていてGoogle Colaboratoryでは動かなかった。でもこの本のせいじゃないしな。2.0フォローページでもあるとよりいいけど。