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15.11.2020 | 歴史

実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習 (Compass Booksシリーズ)

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発行元 曽我部東馬 .

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    商品基本情報

    • 著者:  Jakub Langr, Vladimir Bok
    • 訳者:  大和田茂
    • レーベル:  Compass Booksシリーズ
    • 発売日:  2020年02月28日
    • 出版社:  マイナビ出版
    • 商品番号:  5700000002989
    • 言語:  日本語
    • 対応端末:  電子書籍リーダー,Android,iPhone, iPad,デスクトップアプリ

    エディションノート


    ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

    ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

    ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。


    GAN:敵対的生成ネットワークの初歩から理解し実装できる!


    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、数学や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。


    ●構成

    Part 1 GANと生成モデル入門

    1章 はじめてのGAN

    2章 オートエンコーダを用いた生成モデル

    3章 はじめてのGAN:手書き文字の生成

    4章 深層畳み込みGAN:DCGAN


    Part 2 GANの発展的な話題

    5章 訓練とよくある課題:GANをうまく動かすために

    6章 プログレッシブなGAN

    7章 半教師あり学習

    8章 条件付きGAN

    9章 CycleGAN


    Part 3 ここからどこへ進むべきか

    10章 敵対的サンプル

    11章 GANの実用的な応用

    12章 将来に向けて


    ●著者

    Jakub Langr:

    2013年からデータサイエンティストとして活動し、Filtered.comやMudanoのデータサイエンス・コンサルタントとして働いている。バーミンガム大学のデータサイエンスコースの指導や、オックスフォード大学の客員講師をつとめる。オックスフォード大学を卒業。


    Vladimir Bok:

    旅行サイト向けのデータサイエンス会社であるIntent Mediaのシニアプロダクトマネージャ。機械学習のリサーチとインフラ整備などで活動している。Y Combinatorに支援を受けたスタートアップでのデータサイエンス応用やMicrosoft Researchのプログラムマネージャーも経験した。ハーバード大学でコンピュータサイエンスの学位を取得。


    ●翻訳

    大和田茂:

    博士(情報理工)、保育士。株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所所属。ユーザインタフェースに関心があり、学生時代はコンピュータグラフィックス、就職してからはスマートハウスを題材としてきた。萌家電、OpenECHO、PicoGW、NanoGWなどを開発。最近は保育士支援システムに関心を持ち、画像処理に機械学習を利用している。

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