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ISBN/EAN: 978-3-96010-395-0
Format: MobiPocket
DRM: Digitales Wasserzeichen
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GANs mit PyTorch selbst programmieren
eBook - Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks
Beschreibung
Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.
Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Über Tariq Rashid
Tariq Rashid ist Physiker, hat einen Master in Machine Learning und Data Mining und leitet die Londoner Python-Meetup-Gruppe mit 3.000 Mitgliedern. Er ist ein Verfechter des Open-Source-Gedankens und konnte eine Open-Source-Reform für die britische Regierung durchführen. Er ist der Überzeugung, dass immer noch zu viele wichtige Ideen schlecht erklärt werden. Seine persönliche Mission ist es, spannende, aber komplexe technische Konzepte besser zu vermitteln.
E-Book Informationen
Ab dem 02.02.2026 wird der bisher verwendete Kopierschutz Adobe DRM durch den Kopierschutz ReadiumLCP ersetzt.
Alle E-Books, die mit einem harten Kopierschutz versehen sind, werden ab diesem Zeitpunkt ausschließlich mit Readium LCP anstelle von Adobe DRM ausgeliefert.
Alle E-Books, die mit einem harten Kopierschutz versehen sind, werden ab diesem Zeitpunkt ausschließlich mit Readium LCP anstelle von Adobe DRM ausgeliefert.
Das Handling von E-Books mit Readium LCP ist für Endnutzer deutlich komfortabler als bisher, da keine zusätzliche ID benötigt wird. Beim ersten Öffnen eines heruntergeladenen Buches wird ein Code angezeigt der von dem Nutzer in ein sich automatisch öffnendes Fenster eingegeben werden muss. Danach lässt sich das E-Book öffnen und lesen.
Ergänzend möchten wir darauf hinweisen, dass PocketBook-Reader den Kopierschutz Readium LCP vollständig unterstützen. Lediglich wenn Readium LCP-geschützte Titel auf einem PC oder Laptop gelesen werden sollen, ist der Thorium Reader erforderlich, der kostenfrei zur Verfügung steht. https://www.edrlab.org/software/thorium-reader/
Bei E-Books die mit Readium LCP geschützt sind erscheint bei dem ersten Öffnen auf ihrem Reader ein Hinweisfenster mit der Aufforderung ein Passwort einzugeben. Gleichzeitig öffnet sich ein Infofeld in dem das Passwort steht. Tragen Sie dieses Passwort in das Eingabefeld ein und bestätigen Sie die Eingabe. Danach öffnet sich das E-Book automatisch. Um E-Books die mit Readium LCP geschützt sind auf einem Tablet/Laptop/Smartphone lesen zu können, benötigen Sie ein Programm, das in der Lage ist, mit diesem Kopierschutz umzugehen. Das ist z.B. der Thorium Reader (Windows, Mac, Linux) oder die PocketBook App (iOS, Android). Fügen Sie das heruntergeladene E-Book in das Programm ein. Bei dem ersten Öffnen erscheint ein Hinweisfenster mit der Aufforderung ein Passwort einzugeben. Gleichzeitig öffnet sich ein Infofeld in dem das Passwort steht. Tragen Sie dieses Passwort in das Eingabefeld ein und bestätigen Sie die Eingabe. Danach öffnet sich das E-Book automatisch