深入浅出GAN生成对抗网络

在人工智能飞速发展的今天，生成对抗网络（GAN）作为一种重要的深度学习模型，在图像生成、自然语言处理等领域展现出巨大的潜力。然而，GAN的原理和实现相对复杂，对于初学者来说难以理解。本书旨在帮助读者轻松掌握GAN的知识，为读者打开GAN的大门。

廖茂文是一位资深游戏AI研究员及高级工程师，同时也是中国人工智能学会高级会员。他在自然语言处理、生成对抗网络和游戏AI等领域有深入研究，参与过多个机器学习项目。潘志宏是中山大学新华学院的高级工程师，也是中国人工智能学会和中国计算机学会会员。他专注于机器学习、深度学习和物联网，主持及参与了多项省市级和校级项目，发表多篇学术论文，拥有多项专利和软件著作权，并指导学生获得众多奖项。

《深入浅出GAN生成对抗网络》一书以通俗易懂的语言和丰富的案例，全面介绍了生成对抗网络（GAN）的理论、原理和实践。书中不仅详细阐述了GAN的基本概念和数学基础，还深入探讨了GAN在不同领域的应用，如图像生成、图像风格转换、文本生成等。这本书不仅适合深度学习研究者，也对人工智能、机器学习、计算机视觉等相关领域的专业人员和爱好者具有很高的参考价值。

适合以下人群阅读： 1. 深度学习研究者、人工智能、机器学习、计算机视觉等相关领域的专业人员和爱好者
2. 对GAN有兴趣，但对其原理和实现感到困惑的读者
3. 想要在图像生成、自然语言处理等领域应用GAN的读者
4. 希望提升自身在人工智能领域竞争力的专业人士。