파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기

파이썬, 텐서플로, 케라스를 사용해 강력한 생성 모델을 구현함으로써 차세대 딥러닝을 간소화한다!

생성적 적대 신경망(GAN) 개발 작업은 복잡할 뿐만 아니라, 이해하기 쉬운 코드를 찾기도 어렵다. 이 책에서는 CycleGAN, simGAN, DCGAN 및 2차원 이미지로 3차원 형상을 생성하는 모델과 같은 여덟 가지 최신 GAN 구현 예제를 소개한다. 각 장마다 파이썬, 텐서플로, 케라스의 공통 아키텍처를 바탕으로 쉽게 구축할 수 있는 GAN 아키텍처를 읽기 쉬운 형태로 탐구해 보는 데 도움이 되는 유용한 방법을 담고 있다. 모델의 작동 방식을 이해할 수 있게 다양한 GAN 아키텍처 유형을 다루는 일부터 DCGAN, Pix2Pix 등과 관련된 사용 사례를 다루는 데 도움이 되는 직관적인 방법들이 들어 있다. 또한 바로 구현해 볼 수 있는 코드 기반 솔루션을 제공하는 덕분에, GAN 모델을 사용하면서 부딪히는 문제를 해결하거나 도전에 대응할 수 있는 실질적인 도움을 얻게 될 것이다.

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