Recenzje książki «Нейросети. Генерация изображений», strona 2, 19 opinie
Главы разбиты так, что даже новички могут шаг за шагом освоить основы.
Как готовить данные и создавать генераторы, как создавать дискриминаторы. После этого наступает обучение GAN и Fine-tuning в главе 5, где автор делится секретами настройки модели.
Особое внимание в книге уделено оптимизации производительности в главе 6, а глава 7 поможет в оценке и интерпретации результатов созданных нейросетей.
Книга не ограничивается теорией – в главе 8 рассматриваются различные области применения генеративных нейросетей. Заключение книги приглашает задуматься о будущих трендах в этой захватывающей области.
Общий впечатляющий ресурс для тех, кто хочет погрузиться в мир генеративных нейронных сетей и быть в курсе последних тенденций.
Книга помогла при подготовке проекта. И в ней я нашел некоторые ответы на вопросы которые остались не понятными при прохождении обучения
Я новичок и для меня тема не самая простая, но на примерах становится понятным теоретический материал. Некоторые определения конечно ищу отдельно, но в целом книга и серия мне очень нравятся.
Отличный самоучитель. Помог подготовиться к курсу. Стал понимать некоторые моменты. Конечно тема не совсем легкая, но интересно.
Отличное пособие, может быть для новичков покажется что много не знакомых слов, но... впереди у вас их еще больше, привыкайте. Все понятно, примеры показывают подробно как что работает.
Книга объясняет сложные технические концепции и приводит реальные примеры генерации изображений, что помогает понять, как использовать нейросети для творчества и практических задач. Покупкой довольна, так как именно такой практики мне нехватало, что бы начать применять эти концепции более уверенно.
Хорошая серия, подробно все показано и объяснено. Генерация действительно решает много проблем, многое упрощает. Советую, тем, кто хочет научиться.
в книге разбирается подробно тема создания нейросетей для генерации изображений. примеры все с комментариями. если что-то не понятно всегда можно дополнительно загуглить. ну не бывает так чтобы всегда каждая строчка была понятной. все на разном уровне знаний.
Книга не для обывателей. Например, вот цитата из ознакомительного фрагмента: В дискриминаторе, пакетная нормализация помогает улучшить способность модели различать реальные и сгенерированные данные. Это способствует более стабильному и эффективному обучению дискриминатора, что в свою очередь повышает производительность всей системы GAN.
А еще там куски программного кода... в общем, открыла и закрыла.
