【本書特色】
◎容易入門：本書會討論線性代數、微積分、機率論、資訊理論等內容，並從原理角度去講解為後面篇幅做好鋪陳。
◎內容更深：介紹GAN 的各種變形時，除了介紹架構以外，並從數學層面去推導證實，重視不同類別GAN 架構的底層思維，並從數學上表示它。
◎涉及面廣：囊括GAN 的各個應用領域等10 多個方向。
◎實戰性強：提供很多程式，並列出運行結果，講解生成器、判別器、損失定義、具體訓練邏輯等主要內容。

【本書內容】

自從AI時代大爆發，人必言神經網路，然而除了圖像處理之外，似乎沒什麼書有完整講解生成對抗網路(GAN)了。
人工智慧之父Yann LeCun曾經說過「GAN大概是這10年來深度學習最好玩的一個應用了吧」。
本書從模型與數學的角度來理解GAN 變體，希望透過數學符號表達出不同GAN 變體的核心思維。也是市面上少見針對單一技術，但卻能跨到不同領域上的應用最完整的大全。
首先從Python 基本語法開始討論，逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識，並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊後，就開始討論生成對抗網絡(GAN)相關的內容。
本書使用比較簡單的語言來描述GAN 涉及的思維、模型與數學原理，接著就透過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN 各種常見的變體，包括卷積生成對抗
網絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。
適合讀者群 人工智慧、機器學習、計算機視覺相關專業的人員學習使用。

☘ 本書適合讀者群
■ 深度學習相關程式設計師
■ 演算法工程師
■ 人工智慧開發人員
■ 遊戲開發人員
■ 電腦視覺開發人員
■ 各類院校的學生
■ 其他對 GAN 感興趣的各類人員