Generative Adversarial Networks and Deep Learning
eBook - ePub

Generative Adversarial Networks and Deep Learning

Theory and Applications

Roshani Raut, Pranav D Pathak, Sachin R Sakhare, Sonali Patil, Roshani Raut, Pranav D Pathak, Sachin R Sakhare, Sonali Patil

  1. 256 pagine
  2. English
  3. ePUB (disponibile sull'app)
  4. Disponibile su iOS e Android
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Generative Adversarial Networks and Deep Learning

Theory and Applications

Roshani Raut, Pranav D Pathak, Sachin R Sakhare, Sonali Patil, Roshani Raut, Pranav D Pathak, Sachin R Sakhare, Sonali Patil

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Indice dei contenuti
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Informazioni sul libro

This book explores how to use generative adversarial networks in a variety of applications and emphasises their substantial advancements over traditional generative models. This book's major goal is to concentrate on cutting-edge research in deep learning and generative adversarial networks, which includes creating new tools and methods for processing text, images, and audio.

A Generative Adversarial Network (GAN) is a class of machine learning framework and is the next emerging network in deep learning applications. Generative Adversarial Networks(GANs) have the feasibility to build improved models, as they can generate the sample data as per application requirements. There are various applications of GAN in science and technology, including computer vision, security, multimedia and advertisements, image generation, image translation, text-to-images synthesis, video synthesis, generating high-resolution images, drug discovery, etc.

Features:

  • Presents a comprehensive guide on how to use GAN for images and videos.
  • Includes case studies of Underwater Image Enhancement Using Generative Adversarial Network, Intrusion detection using GAN
  • Highlights the inclusion of gaming effects using deep learning methods
  • Examines the significant technological advancements in GAN and its real-world application.
  • Discusses as GAN challenges and optimal solutions

The book addresses scientific aspects for a wider audience such as junior and senior engineering, undergraduate and postgraduate students, researchers, and anyone interested in the trends development and opportunities in GAN and Deep Learning.

The material in the book can serve as a reference in libraries, accreditation agencies, government agencies, and especially the academic institution of higher education intending to launch or reform their engineering curriculum

Domande frequenti

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Generative Adversarial Networks and Deep Learning è disponibile online in formato PDF/ePub?
Sì, puoi accedere a Generative Adversarial Networks and Deep Learning di Roshani Raut, Pranav D Pathak, Sachin R Sakhare, Sonali Patil, Roshani Raut, Pranav D Pathak, Sachin R Sakhare, Sonali Patil in formato PDF e/o ePub, così come ad altri libri molto apprezzati nelle sezioni relative a Informatik e Informatik Allgemein. Scopri oltre 1 milione di libri disponibili nel nostro catalogo.

Informazioni

Anno
2023
ISBN
9781000840568
Edizione
1
Argomento
Informatik

Indice dei contenuti

  1. Cover
  2. Half-Title Page
  3. Title Page
  4. Copyright Page
  5. Table of Contents
  6. Preface
  7. Editors
  8. List of Contributors
  9. 1 Generative Adversarial Networks and Its Use Cases
  10. 2 Image-to-Image Translation Using Generative Adversarial Networks
  11. 3 Image Editing Using Generative Adversarial Network
  12. 4 Generative Adversarial Networks for Video-to-Video Translation
  13. 5 Security Issues in Generative Adversarial Networks
  14. 6 Generative Adversarial Networks-aided Intrusion Detection System
  15. 7 Textual Description to Facial Image Generation
  16. 8 An Application of Generative Adversarial Network in Natural Language Generation
  17. 9 Beyond Image Synthesis:: GAN and Audio
  18. 10 A Study on the Application Domains of Electroencephalogram for the Deep Learning-Based Transformative Healthcare
  19. 11 Emotion Detection Using Generative Adversarial Network
  20. 12 Underwater Image Enhancement Using Generative Adversarial Network
  21. 13 Towards GAN Challenges and Its Optimal Solutions
  22. Index
Stili delle citazioni per Generative Adversarial Networks and Deep Learning

APA 6 Citation

Raut, R., Pathak, P., Sakhare, S., Patil, S., Raut, R., Pathak, P., … Patil, S. (2023). Generative Adversarial Networks and Deep Learning (1st ed.). Chapman and Hall/CRC. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3854053 (Original work published 2023)

Chicago Citation

Raut, Roshani, Pranav Pathak, Sachin Sakhare, Sonali Patil, Roshani Raut, Pranav Pathak, Sachin Sakhare, and Sonali Patil. (2023) 2023. Generative Adversarial Networks and Deep Learning. 1st ed. Chapman and Hall/CRC. https://www.perlego.com/book/3854053.

Harvard Citation

Raut, R. et al. (2023) Generative Adversarial Networks and Deep Learning. 1st edn. Chapman and Hall/CRC. Available at: https://www.perlego.com/book/3854053 (Accessed: 25 June 2024).

MLA 7 Citation

Raut, Roshani et al. Generative Adversarial Networks and Deep Learning. 1st ed. Chapman and Hall/CRC, 2023. Web. 25 June 2024.