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GAN 對抗式生成網路

為了解決免費高解析度照片的問題，作者JakubLangr,VladimirBok 這樣論述：

　　「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子！」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。 　　GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用，從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效，都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文，被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍，不只在技術領域，就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體，GAN 的相關討論也時常出現。 　　但要搞懂這最尖端、最

熱門的技術可不容易，網路上許多似是而非的說法，加上漏洞百出的數學推導，讓初學者不得其門而入。 　　本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN（對抗式生成網路）的人，提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手，然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作，包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說，讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識，就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。 　　我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就，還能獲得必要的知識與工具來充實自己，以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說，GA

N 可是具有無窮的潛力，一旦上手，未來在學術界或生活應用上必能大放異彩，很高興您能加入我們的行列。 本書特色 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 　　●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術，包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等，還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。 　　●不求花俏吸睛，腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算

法、架構圖、再到程式實作，讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。 　　●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過，並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式，可避免一些環境設定或相容性等問題。 名人推薦 　　"全面且深入介紹了 AI 的未來" - Simeon Leyzerzon, Excelsior Software 　　"超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group 　　"對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. Sa

punov, Intento 　　"出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3 　　"在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學