Generative Adversarial Networks: A Comprehensive Guide

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Generative Adversarial Networks: A Comprehensive Guide"는 생성적 적대 신경망(GAN)에 대한 심층적인 이해를 제공하는 필독서입니다. 이 책은 딥러닝과 머신러닝의 핵심 개념을 바탕으로, 비지도 학습을 통해 이미지 생성과 데이터 증강을 다루며, 적대적 학습의 원리를 설명합니다. 또한 변분 오토인코더, 스타일 전이, 퍼셉트론, CNN, RNN, 오토인코더 등 다양한 신경망 구조와의 연관성을 탐구합니다. 고차원 데이터에 대한 평가 메트릭을 포함하여, 이 책은 연구자와 실무자 모두에게 유용한 지침서가 될 것입니다.

목차

"Generative Adversarial Networks의 기초 이해
GAN의 역사와 발전 과정
생성적 적대 신경망의 원리
GAN의 구성 요소: 생성자와 판별자
딥러닝과 GAN의 관계
머신러닝에서의 GAN의 역할
신경망의 기본 구조와 GAN
비지도 학습의 개념과 GAN의 적용
모델 훈련: GAN의 학습 과정
이미지 생성의 원리와 GAN의 활용
데이터 증강을 위한 GAN의 사용
적대적 학습의 개념과 중요성
변분 오토인코더와 GAN의 비교
스타일 전이: GAN의 혁신적 응용
퍼셉트론의 구조와 GAN에서의 활용
CNN과 GAN의 결합: 이미지 생성의 진화
RNN과 GAN: 시계열 데이터 생성
오토인코더의 원리와 GAN의 통합
평가 메트릭: GAN 모델 성능 측정
GAN의 고차원 데이터 처리 능력
GAN의 다양한 변형과 응용
Conditional GAN: 조건부 생성의 가능성
CycleGAN: 이미지 변환의 새로운 접근법
Progressive Growing GAN: 점진적 훈련 기법
StyleGAN: 스타일 기반 이미지 생성
BigGAN: 대규모 GAN 모델의 발전
Self-Attention GAN: 주의 메커니즘의 도입
Wasserstein GAN: 최적화의 새로운 패러다임
Training Stability: GAN 훈련의 도전 과제
Mode Collapse: GAN의 일반적인 문제와 해결책
Evaluation Metrics: GAN 성능 평가 방법
Applications of GAN in Art and Design
GAN for Medical Imaging: 혁신의 가능성
Video Generation with GAN: 미래의 기술
Text-to-Image Synthesis: GAN의 새로운 가능성
Adversarial Examples: GAN을 이용한 보안 공격
Generative Models in Natural Language Processing
GAN을 활용한 데이터 증강 전략
Realistic Image Synthesis: GAN의 목표
Ethical Considerations in GAN Applications
Future Trends in GAN Research
GAN을 이용한 3D 모델 생성
Multi-Modal GAN: 다양한 데이터 유형 처리
GAN과 Transfer Learning: 상호 보완적 접근
Challenges in GAN Training: 실용적 고찰
Research Frontiers in Generative Models
Tutorials and Resources for Learning GAN
Case Studies: 성공적인 GAN 프로젝트
Community and Collaboration in GAN Research
Cross-Domain Applications of GAN
이론과 실제: GAN의 적용 사례
GAN의 발전 방향과 연구 과제"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.