ＧＡＮディープラーニング実装ハンドブック
PythonによるGAN（敵対的生成ネットワーク）の学習書です。GANはディープラーニングの最先端の分野でゼロから新しいデータを生成します。いままでは大量の画像と高価な計算機が必要で、初心者が一人で実装するにはハードルが高い分野でしたしかし現在はクラウド環境の充実やGoogle Colaboratoryなど無料GPUも使えるようになり、ぐっとハードルが低くなりました。
本書では、GANの基礎を理解したうえで、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知3Dデータ生成など応用まで網羅しました。
第1章 生成モデル
第2章 変分オートエンコーダ（VAE）
第3章 GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN）
第4章 超解像（ESRGAN）
第5章 ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN）
第6章 動画変換（Recycle-GAN）
第7章 StyleGAN
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