前言

生成對抗網絡（generative adversarial network, GAN）可用于構建新一代模型，因為它可以模擬任何數據分布方式。它是目前發展最迅速的機器學習（machine learning, ML）領域之一，并且有很多相關的重要研發工作正在開展。本書將介紹神經網絡模型無監督訓練的相關技術，帶領讀者從零開始構建7個完整的GAN項目。

本書首先介紹構建高效項目所涉及的概念、工具和庫，其后不同的項目會用到不同類型的數據集。每一章在復雜程度和操作難度上都逐步提升，最終幫助讀者熟練掌握GAN。

本書將介紹3D-GAN、DCGAN、StackGAN、CycleGAN等流行技術，并且通過實際實現來理解生成模型的架構和功能。

本書旨在介紹如何在工作或項目中構建、訓練并優化完整的GAN模型。