本書介紹深度學習領域一個十分活躍的分支——生成對抗網絡（GAN）。書中覆蓋了深度學習的基礎、對抗網絡背后的原理以及構建方式等內容。同時本書還介紹了多個真實世界中使用對抗網絡構建智能應用的案例并提供了具體的代碼以及部署方法，旨在幫助讀者在真正的生產環境中使用生成對抗網絡。本書適合數據科學家、算法工程師、數據挖掘工程師以及其他機器學習領域相關的從業人員，以幫助他們在工作中應用生成對抗模型；也適合機器學習和深度學習的愛好者、初學者來了解深度學習領域的新魔力。
Kuntal Ganguly是一位大數據分析工程師，其利用機器學習和大數據框架來搭建大規模數據驅動系統。Kuntal具有七年的大數據和機器學習應用構建經驗。Kuntal為云上客戶提供搭建實時分析系統的解決方案。這其中利用到了托管式的云服務和開源Hadoop生態系統工具，諸如Spark、Kafka、Storm、Solr以及機器學習和深度學習框架。Kuntal也喜歡親自動手參與軟件的開發過程，并且曾經獨自一人完成了多個大規模分布式應用從構思、架構、開發一直到部署的整個過程。他也是一個機器學習和深度學習的從業者，其十分熱衷于構建智能應用。下面是他的Linkedin主頁鏈接：https://www.linkedin.com/in/kuntal-ganguly- 59564088/。
劉夢馨,一個做過前端、后端和測試的運維人員,在阿里巴巴挖寶,順便去點亮 DBA 的技能樹。關注Docker,虛擬化和云計算技術。現任靈雀云架構師，譯有《Mesos：大數據資源調度與大規模容器運行最佳實踐》。
前言 XII
1 深度學習概述 1
1.1 深度學習的演化 1
1.1.1 sigmoid激發 3
1.1.2 修正線性單元（ReLU） 3
1.1.3 指數線性單元（ELU） 4
1.1.4 隨機梯度下降（SGD） 5
1.1.5 學習速率調優 6
1.1.6 正則化 7
1.1.7 權重分享以及池化 8
1.1.8 局部感受野 10
1.1.9 卷積網絡（ConvNet） 11
1.2 逆卷積/轉置卷積 13
1.2.1 遞歸神經網絡和LSTM 13
1.2.2 深度神經網絡 14
1.2.3 判別模型和生成模型的對比 16
1.3 總結 16
2 無監督學習GAN 17
2.1 利用深度神經網絡自動化人類任務 17
2.1.1 GAN的目的 18
2.1.2 現實世界的一個比喻 19
2.1.3 GAN的組成 20
2.2 GAN的實現 22
2.2.1 GAN的應用 25
2.2.2 在Keras上利用DCGAN實現圖像生成 26
2.2.3 利用TensorFlow實現SSGAN 29
2.3 GAN模型的挑戰 38
2.3.1 啟動及初始化的問題 38
2.3.2 模型坍塌 38
2.3.3 計數方面的問題 39
2.3.4 角度方面的問題 39
2.3.5 全局結構方面的問題 40
2.4 提升GAN訓練效果的方法 41
2.4.1 特征匹配 41
2.4.2 小批量 42
2.4.3 歷史平均 42
2.4.4 單側標簽平滑 42
2.4.5 輸入規范化 42
2.4.6 批規范化 42
2.4.7 利用ReLU和MaxPool避免稀疏梯度 43
2.4.8 優化器和噪聲 43
2.4.9 不要僅根據統計信息平衡損失 43
2.5 總結 43
3 圖像風格跨域轉換 45
3.1 彌補監督學習和無監督學習之間的空隙 45
3.2 條件GAN介紹 46
3.2.1 利用CGAN生成時尚衣柜 47
3.2.2 利用邊界均衡固化GAN訓練 51
3.3 BEGAN的訓練過程 52
3.3.1 BEGAN的架構 52
3.3.2 利用TensorFlow實現BEGAN 53
3.4 利用CycleGAN實現圖像風格的轉換 57
3.4.1 CycleGAN的模型公式 58
3.4.2 利用TensorFlow將蘋果變成橘子 58
3.4.3 利用CycleGAN將馬變為斑馬 61
3.5 總結 63
4 從文本構建逼真的圖像 65
4.1 StackGAN介紹 65
4.1.1 條件強化 66
4.1.2 StackGAN的架構細節 68
4.1.3 利用TensorFlow從文本生成圖像 69
4.2 利用DiscoGAN探索跨域的關系 72
4.2.1 DiscoGAN架構以及模型公式 73
4.2.2 DiscoGAN的實現 75
4.3 利用PyTorch從邊框生成手提包 78
4.4 利用PyTorch進行性別轉換 80
4.5 DiscoGAN和CycleGAN的對比 82
4.6 總結 82
5 利用多種生成模型生成圖像 83
5.1 遷移學習介紹 84
5.1.1 遷移學習的目的 84
5.1.2 多種利用預訓練模型的方法 85
5.1.3 利用Keras對車、貓、狗和花進行分類 86
5.2 利用Apache Spark進行大規模深度學習 90
5.2.1 利用Spark深度學習模塊運行預訓練模型 91
5.2.2 利用BigDL運行大規模手寫數字識別 94
5.2.3 利用SRGAN生成高清晰度圖像 98
5.2.4 SRGAN的架構 99
5.3 利用DeepDream生成夢幻的藝術圖像 105
5.4 在TensorFlow上利用VAE生成手寫數字 107
5.5 VAE在真實世界的比喻 108
5.6 GAN和VAE兩個生成模型的比較 111
5.7 總結 111
6 將機器學習帶入生產環境 113
6.1 利用DCGAN構建一個圖像矯正系統 113
6.1.1 構建圖像矯正系統的步驟 115
6.1.2 在生產環境部署模型的挑戰 117
6.2 利用容器的微服務架構 118
6.2.1 單體架構的缺陷 118
6.2.2 微服務架構的優點 118
6.2.3 使用容器的優點 119
6.3 部署深度模型的多種方法 120
6.3.1 方法1——離線建模和基于微服務的容器化部署 120
6.3.2 方法2——離線建模和無服務器部署 121
6.3.3 方法3——在線學習 121
6.3.4 方法4——利用托管機器學習服務 121
6.4 在Docker上運行基于Keras的深度模型 121
6.5 在GKE上部署深度模型 124
6.6 利用AWS Lambda和Polly進行無服務器的圖像識別并生成音頻 127
6.6.1 修改Lambda環境下代碼和包的步驟 137
6.6.2 利用云托管服務進行人臉識別 138
6.7 總結 145
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