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GANs in Action : Deep Learning with Generative Adversarial Networks
Libro 124 di 182: In ActionLingua: Inglese
Editore: Manning Publications Co. LLC, 2019
ISBN 10: 1617295566 ISBN 13: 9781617295560
Da: Better World Books, Mishawaka, IN, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: Good. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Gans in Action Deep Learning with Generative Adversarial Networks
Libro 124 di 182: In ActionLingua: Inglese
Editore: Manning, Shelter Island, NY, 2019
ISBN 10: 1617295566 ISBN 13: 9781617295560
Da: True Oak Books, Highland, NY, U.S.A.
Membro dell'associazione: IOBA
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Prima edizione
Paperback. Condizione: Very Good-. 1st Edition (Unstated). 7.38 X 0.4 X 9.25 inches; 214 pages; Light rubbing (shelf wear) to covers. Very Good condition otherwise. No other noteworthy defects. No markings. ; - Your satisfaction is our priority. We offer free returns and respond promptly to all inquiries. Your item will be carefully cushioned in bubble wrap and securely boxed. All orders ship on the same or next business day. Buy with confidence.
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Gans in Action: Deep Learning With Generative Adversarial Networks
Libro 124 di 182: In ActionDa: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Spedizione EUR 11,57
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. pap/psc edition. 214 pages. 9.50x7.75x0.75 inches. In Stock.
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EUR 93,17
Spedizione EUR 15,47
Spedito da Cina a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrellopaperback. Condizione: New. Paperback. Pub Date: 2021-03-01 Pages: 200 Language: Chinese Publisher: People's Posts and Telecommunications Press This book mainly introduces the method of constructing and training Generative Adversarial Network (GAN).?The book consists of 12 chapters. First introduce the generative model and the working principle of GAN. and outline their potential uses. and then explore the basic structure of GAN (generator and discriminator). and guide the reader to build a simple confrontation system.?.
