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Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications
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Generative Adversarial Networks and Deep Learning: Theory and Applications
This book explores how to use generative adversarial networks in a variety of applications and emphasises their substantial advancements over traditional generative models. It concentrates on cutting-edge research in DL and GAN which includes creating new tools and methods for processing text, images, and audio.
256 pages, 12 Tables, black and white; 62 Line drawings, black and white; 44 Halftones, black and wh
| メディア | 書籍 Hardcover Book (ハードカバー付きの本) |
| リリース済み | 2023年4月10日 |
| ISBN13 | 9781032068107 |
| 出版社 | Taylor & Francis Ltd |
| ページ数 | 208 |
| 寸法 | 262 × 184 × 18 mm · 568 g |
| 言語 | 英語 |
| 編集者 | D Pathak, Pranav (MIT Art Design and Technology University, Pune, India) |
| 編集者 | Patil, Sonali (PCCoE, SPPU, Pune) |
| 編集者 | R Sakhare, Sachin (VIIT, Pune) |
| 編集者 | Raut, Roshani (Pimpri Chinchwad College of Engineering, Pune, India) |
