【Python】GANのおすすめ入門本ランキング4選!【2021年】

2021-01-27

【Python】GANのおすすめ入門本ランキング3選!【2021年】
mono
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こんにちは、monoです。

GASとは「Generative Adversarial Networks」の略で、いわゆる画像識別器です。入力されたIMG画像が、本物か偽物かを識別し、返り値で正否を教えてくれます。

この記事では、GANについての知識を深めてデータ分析・機械学習システムの開発に役立てたい人向けに、「GANのおすすめ入門本」を紹介します。

GANの本を探している人はぜひ参考にしてください。

GANのおすすめ入門本ランキング4選!

GANのおすすめ入門本を4冊ご紹介します。

実践GAN敵対的生成ネットワークによる深層学習

実践GAN敵対的生成ネットワークによる深層学習」は、敵対的生成ネットワークの初歩から理解できる本。

敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装までや、Python、Keras言語による実装方法について詳しく解説されています。

実物と区別ができない程のリアル画像を生成するGAN(敵対的生成ネットワーク)の事に書かれてるので、機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングの経験がある様な人におすすめの本です。

GANディープラーニング実装ハンドブック

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GANディープラーニング実装ハンドブック」は、PythonによるGAN学習本。

GANの基礎についてや、画像生成など応用まで、GANについて詳しく解説されています。

GANの基礎から応用まで網羅された本なので、GANについて一から勉強する熱心な人におすすめの本です。

はじめてのディープラーニング2

はじめてのディープラーニング2」は、Udemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎を教えている本。

数学、Python、畳み込みニューラルネットワークの復習について、RNNと派生モデルであるLSTMとGRUによる自然言語処理の実装、VAE、GANによる画像生成の実装について詳しく解説されています。

ベストセラーの第二弾として詳しく記載されているので、第一弾を読み知識を深めたい上級者な人におすすめの本です。

物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング

物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング」は、ディープラーニングの発展系として物体検出と画像処理について解説している本。

Pythonを使って物体検出や画像処理プログラムを実装する方法について、実際の機械学習ライブラリを用いて詳しく解説されています。

PyTorch、TensorFlow2などを用いて物体検出や画像処理をするGAN技術について解説されているので、機械学習ライブラリを用いた具体的な実装方法について勉強したい人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「GANのおすすめ入門本」について解説しました。

GANの知識を深めて、より簡単で高精度なモデルを構築しましょう。

では、また。

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26歳♂首都圏住みの副業会社員/ギークでズボラないい暮らし/ADHD・HSP傾向/将来はサイドFIREでのんびり暮らしたい/楽天経済圏/リベ大生/インデックス・高配当株投資300万/お仕事の依頼はこちら

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