GANディープラーニング実装ハンドブック
書籍情報
発売日 : 2021年02月13日
著者／編集 : 毛利拓也/大郷友海
出版社 : 秀和システム
発行形態 : 単行本
ページ数 : 474p
書籍説明
内容紹介
PythonによるGAN（敵対的生成ネットワーク）の学習書です。GANはディープラーニングの最先端の分野でゼロから新しいデータを生成します。いままでは大量の画像と高価な計算機が必要で、初心者が一人で実装するにはハードルが高い分野でしたしかし現在はクラウド環境の充実やGoogle Colaboratoryなど無料GPUも使えるようになり、ぐっとハードルが低くなりました。
本書では、GANの基礎を理解したうえで、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知3Dデータ生成など応用まで網羅しました。
第1章 生成モデル
第2章 変分オートエンコーダ（VAE）
第3章 GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN）
第4章 超解像（ESRGAN）
第5章 ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN）
第6章 動画変換（Recycle-GAN）
第7章 StyleGAN
本書では、GANの基礎を理解したうえで、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知3Dデータ生成など応用まで網羅しました。
第1章 生成モデル
第2章 変分オートエンコーダ（VAE）
第3章 GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN）
第4章 超解像（ESRGAN）
第5章 ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN）
第6章 動画変換（Recycle-GAN）
第7章 StyleGAN
目次
第1章 生成モデル
第2章 変分オートエンコーダ（VAE）
第3章 GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN）
第4章 超解像（ESRGAN）
第5章 ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN）
第6章 動画変換（Recycle-GAN）
第7章 StyleGAN
第2章 変分オートエンコーダ（VAE）
第3章 GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN）
第4章 超解像（ESRGAN）
第5章 ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN）
第6章 動画変換（Recycle-GAN）
第7章 StyleGAN
著者情報
毛利拓也
大郷友海
嶋田宏樹
大政孝充
むぎたろう
寅蔵
もちまる
