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以深度学习为代表的人工智能技术正改变着世界,并且已经步入到人们的日常生活之中。深度合成作为一种人工智能内容合成技术,在2017年引起人们关注。随着技术的发展,深度合成技术已经衍生出包括图像合成、视频合成、声音合成和文本生成等多种技术,能够应用于新闻传媒、影视制作、娱乐、教育和电子商务等诸多领域。本书面向对深度学习技术感兴趣的初学者,内容侧重于深度学习和深度合成的基础知识和实现方法。为了让尽可能多的读者通过本书了解深度学习和深度合成,书中没有使用过多的数学公式,而是从实践角度介绍深度学习的基本知识,给出了人工神经网络、深度合成技术以及深度学习系统的实现方法,书中附有的大量关键程序代码力图帮助读者结合实践操作快速入门。
- 封面
- 版权信息
- 前言
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第1章 深度学习简介
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1.1 人工智能与深度学习
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1.2 深度学习的前世今生
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1.3 深度合成
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第2章 搭建深度学习开发环境
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2.1 深度学习框架
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2.2 硬件平台
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2.3 搭建深度学习开发环境
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2.4 Python类库简介
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第3章 数字图像处理技术
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3.1 数字图像组成
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3.2 OpenCV
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3.3 图像基本操作
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3.4 OpenCV人脸检测
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第4章 神经网络基础
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4.1 神经网络游乐场
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4.2 神经网络结构
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4.3 手写数字识别
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4.4 过拟合
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第5章 卷积神经网络
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5.1 卷积神经网络组成
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5.2 典型卷积神经网络结构
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5.3 CIFAR-10数据分类
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第6章 图像合成
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6.1 图像处理方式分类
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6.2 图像合成检测方法
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6.3 基于深度学习的分析方法
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第7章 生成式深度学习
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7.1 生成模型
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7.2 生成对抗网络GAN
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7.3 GAN的变体
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第8章 深度合成
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8.1 深度合成原理
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8.2 深度合成分析
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8.3 深度合成检测实战
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