Generative Adversarial Network
Lingua: inglese
Editore: Springer Verlag GmbH, 2026
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Codice articolo 2448142512
- Titolo
- Generative Adversarial Network
- Autore
- Long, Peng/Guo, Xiaozhou
- Editore
- Springer Verlag GmbH
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9819694035
- ISBN 13
- 9789819694037
This book
comprehensively and systematically introduces the theory of generative adversarial
networks and its applications in image and voice processing. This book consists
of 12 chapters, of which the first four chapters present basic knowledge,
including the principle of GAN, optimization objectives, training methods and
evaluation indicators. The last eight chapters introduce the applications of
GAN in various vertical fields, covering image generation, video generation,
image translation, face image editing, image quality improvement, general image
editing, anti-attack, voice signal processing and other fields. Through reading
this book, readers will thoroughly understand the principles of GAN, various
GAN model designs, and learn to apply GAN for most vision and voice tasks.
This book is suitable for the junior
researchers, students or industrial practitioners in related areas.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Long Peng, an expert and senior author in the
field of deep learning. He is currently the CEO of Beijing YouSan Educational
Technology Co., Ltd.. He is the Most Valuable Professional of Alibaba Cloud and
HUAWEI Cloud, Publicity Chair in HDIS 2022. He has published four books alone
and one book with others in recent 5 years and is one of the leaders in book
creation in the field of deep learning and computer vision in China.
Xiaozhou Guo, Chinese Academy of Sciecne
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moluna
Greven, Germania
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
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Per ulteriori informazioni, vedere www.haendlerbund.de/faircommerce.
Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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