Generative Adversarial Learning: Architectures and Applications

Sprache: Englisch

Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2022

3030913899 / 9783030913892

Serie: Buch 182 von 188 - Intelligent Systems Reference Library

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This book provides a collection of recent research works addressing theoretical issues on improving the learning process and the generalization of GANs as well as state-of-the-art applications of GANs to various domains of real life. Adversarial learning fascinates the attention of machine learning communities across the world in recent years. Generative adversarial networks (GANs), as the main method of adversarial learning, achieve great success and popularity by exploiting a minimax learning concept, in which two networks compete with each other during the learning process. Their key capability is to generate new data and replicate available data distributions, which are needed in many practical applications, particularly in computer vision and signal processing. The book is intended for academics, practitioners, and research students in artificial intelligence looking to stay up to date with the latest advancements on GANs' theoretical developments and their applications.

Titel
Generative Adversarial Learning: Architectures and Applications
Autor
Razavi-Far, Roozbeh
Verlag
Springer Nature Switzerland AG, CH
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030913899
ISBN-13
9783030913892
Auflage
2022 ed.
Serie
Buch 182 von 188: Intelligent Systems Reference Library

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