| Titre : | Generative Adversarial Networks (GANs) |
| Auteurs : | ADELE, Auteur |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | ARCLER PRESS, 2025 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-1-77956-417-7 |
| Format : | 1 vol. (245 p.) / couv. ill. en coul / 24 cm |
| Langues: | Anglais |
| Langues originales: | Anglais |
| Index. décimale : | 006.31 |
| Résumé : |
Generative Adversarial Networks (GANs) are a class of machine learning models that have transformed the fields of artificial intelligence and creative technologies. By pitting two neural networks against each other, GANs generate highly realistic data, from images to text. This book explores the architecture, training methods, and diverse applications of GANs in healthcare, media, and research. With its in-depth analysis, it is essential for students, data scientists, and AI practitioners seeking to master this groundbreaking technology |
| Sommaire : |
1 -Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) 2-Architecture of Generative Adversarial Networks 3-Types of Generative Adversarial Networks 4-Training Generative Adversarial Networks (GANs) 5-Security Issues in Generative Adversarial Networks 6-Image Editing Using GANs 7-Practical Applications of GANs 8-Advanced Concepts in GANs |
| Type de document : | Livres |
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