如何使用本书
学习一门技术最好的方法莫过于亲自动手。正因为如此，本书通过逐步动手操作的方法，对概念和理论进行解释。即便读者按部就班地按照书中指示操作，仍可能会遇到问题。经历失败并寻找解决方案的过程是一种宝贵经历，甚至比从头到尾读一遍GAN的论文更有价值。
读完这本书你可以学会什么？
了解PyTorch和生成对抗网络的基本原理；
学会使用Pytorch构建自己的生成对抗网络；
生成手写数字和人脸图像，并进一步探索更复杂的卷积GAN和条件式GAN；
计算平衡GAN的理想损失值、卷积的工作原理等很多被机器学习相关教程忽略的主题。
免费和开源内容
本书提及的构建GAN所需要的工具和服务都是免费或开源的。我们希望帮助更多读者了解并学会构建神经网络和GAN，因此免费和开源工具十分重要。Python是最受欢迎、最容易上手的编程语言之一。它已经成为机器学习和人工智能领域的标准语言。它拥有活跃的全球社区以及完善的库生态系统。
目前，谷歌（Google）提供一个免费的网页版Python开发环境——Google Colab。这意味着，我们无须安装Python或任何软件，仅需要一台计算机和一个浏览器，即可完全在Google Colab上开发并运行强大的神经网络。PyTorch是Python的一个扩展工具集，它简化了设计、构建以及运行机器学习模型的流程，与TensorFlow并列为最流行的机器学习架构。
同时，这些工具常用于工业界，保证读者可以学以致用。
文章插图
PyTorch生成对抗网络编程
作者：[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）
译者： 韩江雷
▼▼▼
【 豆瓣|豆瓣评分9.2，AI领域畅销书作者再出新作！】京东
每买100减50元
文章插图
文章插图
内容简介：
生成对抗网络是神经网络领域的新星，被誉为“机器学习领域近20 年来最酷的想法”。本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。
全书共3章和5个附录，分别介绍了PyTorch基础知识，用PyTorch开发神经网络，改良神经网络以提升效果，引入CUDA和GPU以加速GAN训练，以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题，包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样，以及卷积如何工作，还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。
本书适合想初步了解GAN以及其工作原理的读者,也适合想要学习如何构建GAN的机器学习从业人员。对于正在学习机器学习相关课程的学生，本书可以帮助读者快速入门，为后续的学习打好基础。
文章插图
Python神经网络编程
作者：[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）
译者： 林赐
内容简介：
本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。
文章编辑：王一凡审校 陈潇 刘鑫
参考来源：
《PyTorch生成对抗网络编程》序、前言
推荐阅读
- 三本评分高达9.8的历史架空小说，主角从平民崛起，走向巅峰！
- 2020已完结高评分玄幻小说，文笔质量皆为一流，没看过别喊书荒！
- 豆瓣9.6，苦等五年的神剧终于来了
- 五本完结后仍旧巅峰的玄幻小说，高评分高质量，本本经典你看过吗
- 豆瓣8.4分，这部低调的央视武侠剧，是被忽视的经典！
- 几本让人眼前一亮的高质量小说，评分超过9.5，没看过别说书荒
- 2020豆瓣年度书单，文案太惊艳了
- 3本高评玄幻小说第一本高达9.2，比《逆天邪神》还要好看啊！
- 大麦年度舞台剧榜单出炉，《戏台》成评分最高话剧
- 大麦2020年度高分舞台剧榜单出炉！评分最高的剧是…