Generative Adversarial Learning: Architectures and Applications

┬╖ ┬╖ ┬╖
┬╖ Springer Nature
рез рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛
рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
355
рдкреГрд╖реНрдард╣рд░реВ

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХрд╛ рдмрд╛рд░реЗрдорд╛

This book provides a collection of recent research works addressing theoretical issues on improving the learning process and the generalization of GANs as well as state-of-the-art applications of GANs to various domains of real life. Adversarial learning fascinates the attention of machine learning communities across the world in recent years. Generative adversarial networks (GANs), as the main method of adversarial learning, achieve great success and popularity by exploiting a minimax learning concept, in which two networks compete with each other during the learning process. Their key capability is to generate new data and replicate available data distributions, which are needed in many practical applications, particularly in computer vision and signal processing. The book is intended for academics, practitioners, and research students in artificial intelligence looking to stay up to date with the latest advancements on GANsтАЩ theoretical developments and their applications.

This book provides a collection of recent research works addressing theoretical issues on improving the learning process and the generalization of GANs as well as state-of-the-art applications of GANs to various domains of real life. Adversarial learning fascinates the attention of machine learni...

рдердк рдХреБрд░рд╛ рдкрддреНрддрд╛ рд▓рдЧрд╛рдЙрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рд░ рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛рд╣рд░реВ

рез рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХреЛ рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рд╣рд╛рдореАрд▓рд╛рдИ рдЖрдлреНрдиреЛ рдзрд╛рд░рдгрд╛ рдмрддрд╛рдЙрдиреБрд╣реЛрд╕реНред

рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА рдкрдвреНрджреИ

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рддрдерд╛ рдЯреНрдпрд╛рдмрд▓реЗрдЯрд╣рд░реВ
Android рд░ iPad/iPhone рдХрд╛ рд▓рд╛рдЧрд┐┬аGoogle Play рдХрд┐рддрд╛рдм рдПрдк рдХреЛ рдЗрдиреНрд╕реНрдЯрд▓ рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реНред рдпреЛ рддрдкрд╛рдИрдВрдХреЛ рдЦрд╛рддрд╛рд╕реЕрдВрдЧ рд╕реНрд╡рддрдГ рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реБрдиреНрдЫ рд░ рддрдкрд╛рдИрдВ рдЕрдирд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛ рдЕрдлрд▓рд╛рдЗрди рдЬрд╣рд╛рдБ рднрдП рдкрдирд┐┬ардЕрдзреНрдпрдпрди рдЧрд░реНрди рджрд┐рдиреНрдЫред
рд▓реНрдпрд╛рдкрдЯрдк рддрдерд╛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рд╣рд░реВ
рддрдкрд╛рдИрдВ Google Play рдорд╛ рдЦрд░рд┐рдж рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рдЕрдбрд┐рдпреЛрдмреБрдХ рдЖрдлреНрдиреЛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рдХреЛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЬрд░ рдкреНрд░рдпреЛрдЧ рдЧрд░реЗрд░ рд╕реБрдиреНрди рд╕рдХреНрдиреБрд╣реБрдиреНрдЫред
eReaders рд░ рдЕрдиреНрдп рдЙрдкрдХрд░рдгрд╣рд░реВ
Kobo eReaders рдЬрд╕реНрддрд╛ e-ink рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рд╣рд░реВрдорд╛ рдлрд╛рдЗрд▓ рдкрдвреНрди рддрдкрд╛рдИрдВрд▓реЗ рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдЧрд░реЗрд░ рдЙрдХреНрдд рдлрд╛рдЗрд▓ рдЖрдлреНрдиреЛ рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рдорд╛ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреБ рдкрд░реНрдиреЗ рд╣реБрдиреНрдЫред рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдкрдвреНрди рдорд┐рд▓реНрдиреЗ рдЗрдмреБрдХ рд░рд┐рдбрд░рд╣рд░реВрдорд╛ рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреЗрд╕рдореНрдмрдиреНрдзреА рд╡рд┐рд╕реНрддреГрдд рдирд┐рд░реНрджреЗрд╢рдирд╣рд░реВ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рдЧрд░реНрди рдорджреНрджрдд рдХреЗрдиреНрджреНрд░ рдорд╛ рдЬрд╛рдиреБрд╣реЛрд╕реНред

Roozbeh Razavi-Far рджреНрд╡рд░рд╛ рдердк

рдЙрд╕реНрддреИ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд╣рд░реВ