Introducción a las redes generativas adversariales

Título original:

A Primer on Generative Adversarial Networks

Contenido del libro:

Este libro está pensado para los lectores que deseen comprender las GAN sin necesidad de una sólida formación matemática. Además, cubre las aplicaciones prácticas de las GAN, lo que lo convierte en un excelente recurso para principiantes. A Primer on Generative Adversarial Networks es adecuado para investigadores, desarrolladores, estudiantes y cualquier persona que desee aprender sobre las GAN. Se supone que el lector tiene conocimientos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales. El libro viene con scripts listos para ejecutar que los lectores pueden utilizar para investigaciones posteriores. Se utiliza Python como lenguaje de programación principal, por lo que los lectores deben estar familiarizados con sus fundamentos.

El libro comienza proporcionando una visión general de la arquitectura GAN, explicando el concepto de modelos generativos. A continuación, presenta la arquitectura GAN más sencilla, que explica cómo funcionan los GAN y abarca los conceptos de generador y discriminador. A continuación, el libro se adentra en las aplicaciones más avanzadas de los GAN en el mundo real, como la generación de rostros humanos, la falsificación profunda, los CycleGAN, etc.

Al final del libro, los lectores tendrán una comprensión esencial de los GAN y serán capaces de escribir su propio código GAN. Podrán aplicar estos conocimientos a sus proyectos, independientemente de si son principiantes o experimentados profesionales del aprendizaje automático.