HOME > 상세정보

상세정보

(실전 예제로 배우는) GAN : 파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기 (21회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Kalin, Josh 박진수, 역
서명 / 저자사항
(실전 예제로 배우는) GAN : 파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기 / 조시 칼린 지음 ; 박진수 옮김
발행사항
파주 :   위키북스,   2019   (2020)  
형태사항
xxii, 238 p. : 삽화 ; 25 cm
총서사항
데이터 사이언스 시리즈 = DS ; 038
원표제
Generative adversarial networks cookbook : over 100 recipes to build generative models using Python, TensorFlow, and Keras
ISBN
9791158391652
일반주기
색인수록  
일반주제명
Neural networks (Computer science) Machine learning Python (Computer program language) Artificial intelligence Information visualization
000 00000cam c2200205 c 4500
001 000045994117
005 20201223114353
007 ta
008 190808s2019 ggka 001c kor
020 ▼a 9791158391652 ▼g 93000
035 ▼a (KERIS)BIB000015339658
040 ▼a 211046 ▼c 211046 ▼d 211009
041 1 ▼a kor ▼h eng
082 0 4 ▼a 006.31 ▼2 23
085 ▼a 006.31 ▼2 DDCK
090 ▼a 006.31 ▼b 2019z16
100 1 ▼a Kalin, Josh
245 2 0 ▼a (실전 예제로 배우는) GAN : ▼b 파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기 / ▼d 조시 칼린 지음 ; ▼e 박진수 옮김
246 1 9 ▼a Generative adversarial networks cookbook : ▼b over 100 recipes to build generative models using Python, TensorFlow, and Keras
260 ▼a 파주 : ▼b 위키북스, ▼c 2019 ▼g (2020)
300 ▼a xxii, 238 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 25 cm
440 0 0 ▼a 데이터 사이언스 시리즈 = ▼x DS ; ▼v 038
500 ▼a 색인수록
650 0 ▼a Neural networks (Computer science)
650 0 ▼a Machine learning
650 0 ▼a Python (Computer program language)
650 0 ▼a Artificial intelligence
650 0 ▼a Information visualization
700 1 ▼a 박진수, ▼e
900 1 0 ▼a 칼린, 조시, ▼e
945 ▼a KLPA

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 511044008 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 121249903 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 121249915 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 151347144 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-30 예약 예약가능 R 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 511044008 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 121249903 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 121249915 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2019z16 등록번호 151347144 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-30 예약 예약가능 R 서비스

컨텐츠정보

책소개

CycleGAN, simGAN, DCGAN 및 2차원 이미지로 3차원 형상을 생성하는 모델과 같은 여덟 가지 최신 GAN 구현 예제를 소개한다. 각 장마다 파이썬, 텐서플로, 케라스의 공통 아키텍처를 바탕으로 쉽게 구축할 수 있는 GAN 아키텍처를 읽기 쉬운 형태로 탐구해 보는 데 도움이 되는 유용한 방법을 담고 있다.

모델의 작동 방식을 이해할 수 있게 다양한 GAN 아키텍처 유형을 다루는 일부터 DCGAN, Pix2Pix 등과 관련된 사용 사례를 다루는 데 도움이 되는 직관적인 방법들이 들어 있다. 또한 바로 구현해 볼 수 있는 코드 기반 솔루션을 제공하는 덕분에, GAN 모델을 사용하면서 부딪히는 문제를 해결하거나 도전에 대응할 수 있는 실질적인 도움을 얻게 될 것이다.

파이썬, 텐서플로, 케라스를 사용해 강력한 생성 모델을 구현함으로써 차세대 딥러닝을 간소화한다!

생성적 적대 신경망(GAN) 개발 작업은 복잡할 뿐만 아니라, 이해하기 쉬운 코드를 찾기도 어렵다. 이 책에서는 CycleGAN, simGAN, DCGAN 및 2차원 이미지로 3차원 형상을 생성하는 모델과 같은 여덟 가지 최신 GAN 구현 예제를 소개한다. 각 장마다 파이썬, 텐서플로, 케라스의 공통 아키텍처를 바탕으로 쉽게 구축할 수 있는 GAN 아키텍처를 읽기 쉬운 형태로 탐구해 보는 데 도움이 되는 유용한 방법을 담고 있다.

모델의 작동 방식을 이해할 수 있게 다양한 GAN 아키텍처 유형을 다루는 일부터 DCGAN, Pix2Pix 등과 관련된 사용 사례를 다루는 데 도움이 되는 직관적인 방법들이 들어 있다. 또한 바로 구현해 볼 수 있는 코드 기반 솔루션을 제공하는 덕분에, GAN 모델을 사용하면서 부딪히는 문제를 해결하거나 도전에 대응할 수 있는 실질적인 도움을 얻게 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 한 가지 GAN 아키텍처의 구조를 의사코드로 배운다
◎ 구축할 각 GAN 모델의 공통 아키텍처를 이해한다
◎ 텐서플로와 케라스를 사용해 다양한 GAN 아키텍처를 구현해 본다
◎ 서로 다른 데이터셋을 사용해 GAN 모델에서 신경망 기능을 활성화해 본다.
◎ 다양한 GAN 모델을 결합하고 해당 모델들을 미세하게 조정하는 방법을 배운다
◎ 2차원 이미지를 가져와서 3차원 형상으로 만들어 내는 모델을 제작해 본다.
◎ Pix2Pix를 사용해 GAN을 개발함으로써 화풍을 모사하게 해 본다.


정보제공 : Aladin

저자소개

조시 칼린(지은이)

로봇공학과 머신러닝을 접목한 분야에 집중하는 물리학자이자 기술자이다. 고급 센서 및 산업용 로봇, 머신러닝, 자율 주행 차량을 연구하는 일에 종사한다. 물리학, 기계공학, 컴퓨터과학 학위를 취득했다. 여가 시간에는 차량을 다루는 일(36대의 소유 차량을 세어 보는 일), 컴퓨터를 조립하는 일, 로봇공학 및 머신러닝 분야의 신기술을 학습하는 일(이 책을 쓰는 일 같은 것)을 즐겨 한다.

박진수(옮긴이)

정보기술(IT)과 관련하여 다양한 개발, 저술·번역, 기술편집, 기술교정, 자문, 발표, 기고를 해 왔다. 최근에는 주로 인공지능과 관련한 번역, 자문, 강의를 한다. 다수의 저서와 번역서는 온라인 서점에서 역자의 이름으로 검색할 수 있다.

정보제공 : Aladin

목차

▣ 01장: 생성적 적대 신경망이란? 
들어가며 
생성 모델과 판별 모델 
__ 수행 방법 … 
____판별 모델링 
____생성 모델링 
__ 작동 방식 … 
신경망의 사랑 싸움 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
심층 신경망 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
아키텍처 구조의 기초 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
기본 빌딩 블록: 생성기 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
기본 빌딩 블록: 판별기 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
기본 빌딩 블록: 손실 함수 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
훈련 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
서로 다른 방식으로 모아 쓰는 GAN의 각 부분들 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
GAN의 출력 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
한정된 데이터로 일하기: 화풍 모사 
____새로운 장면을 꿈꾸기: DCGAN 
____모조 데이터로 보강하기: SimGAN 
GAN 구조의 이점 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
연습문제 

▣ 02장: 데이터 중심, 용이한 환경, 데이터 준비 
들어가며 
데이터가 그다지도 중요한가? 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
__ 더 많은 정보 … 
개발 환경 설정 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____GPU를 구동할 엔비디아 드라이버 설치하기 
____Nvidia-Docker를 설치하기 
____개발용 컨테이너 만들기 
__ 더 많은 정보 
데이터 형식 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
____코드를 도커 컨테이너에서 실행하기 
__ 더 많은 정보 … 
데이터 전처리 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
__ 더 많은 정보 … 
비정상 데이터 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____단변량 방법 
__ 더 많은 정보 … 
데이터 균형조절 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____표본추출 기법 
____앙상블 기법 
__ 더 많은 정보 … 
데이터 확대 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
__ 더 많은 정보 … 
연습문제 

▣ 03장: 첫 번째 GAN을 100줄 이내로 만들기 
들어가며 
이론에서 코드로: 간단한 예제를 만들어 보기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____Discriminator 기저 클래스 
____Generator 기저 클래스 
____GAN 기저 클래스 
__관련 정보 
케라스와 텐서플로를 사용해 신경망을 구축하기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____도커 컨테이너 만들기 
__관련 정보 
첫 번째 GAN 구성요소인 판별기를 설명하기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____가져오기 
____초기화 변수(판별기 클래스 내의 init) 
____판별기에 대한 모델 정의 
____판별기 클래스의 도우미 메서드 
____두 번째 GAN 구성요소인 생성기를 설명하기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____가져오기 
GAN의 모든 부분을 종합하기 
__ 출발 준비 
__ 작동 방식 … 
____1단계: GAN 클래스 초기화 
____2단계: 모델 정의 
____3단계: 도우미 함수 
여러분의 첫 GAN을 훈련하기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____훈련 클래스 정의 
____실행 스크립트를 정의하기 
모델을 훈련하고 GAN의 출력을 이해하기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
__ 작동 방식 … 
연습문제 

▣ 04장: DCGAN을 이용한 새 외부 구조물에 대한 꿈 
들어가며 
DCGAN이란 무엇인가? 간단한 의사코드 예제 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____생성기 
____ 관련 정보 
도구: 독특한 도구가 필요할까? 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____DCGAN 개발 환경 
____LSUN 데이터를 내려받아 압축을 풀기 
__ 더 많은 정보 … 
____ 관련 정보 
데이터 파싱: 데이터가 독특한가? 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
코드 구현: 생성기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____생성기 초기화: DCGAN 업데이트 
____DCGAN 구조 구축 
__ 관련 정보 
코드 구현: 판별기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
판별기 클래스 초기화 
모델 구조를 구축하기 
__ 관련 정보 
훈련 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____클래스 초기화로 변경 
____의사코드에서 변경한 사항을 이해하기 
____새롭고 향상된 훈련 스크립트 
____파이썬의 run 스크립트 
____셸의 run 스크립트 
평가: 코드가 작동하는지를 어떻게 알 수 있는가? 
__ 출발 준비 
__ 작동 방식 … 
성능 향상을 위한 파라미터 조절 
__ 수행 방법 … 
____훈련 파라미터 
____판별기 및 생성기 아키텍처 파라미터 
연습문제 

▣ 05장: Pix2Pix를 사용해 이미지를 변환하기 
들어가며 
의사코드로 맛보는 Pix2Pix 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____판별기 
____생성기 
데이터셋 파싱 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____새로운 Dockerfile을 사용해 도커 컨테이너를 만들기 
____보조 스크립트 작성 
코드 구현: 생성기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
코드: GAN 신경망 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
코드 구현: 판별기 
__ 출발 준비 
__ 작동 방식 … 
훈련 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____클래스 설정 
____훈련 메서드 
____결과를 그리기 
____도우미 함수 
____훈련 스크립트 실행 
연습문제 

▣ 06장: CycleGAN을 사용해 화풍을 모사하기 
들어가며 
의사코드: 어떻게 작동하는가? 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____CycleGAN은 어떤 점이 강력한가? 
CycleGAN 데이터셋 파싱 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____도커 구현 
____데이터 내려받기 스크립트 
____실제 데이터는 어떻게 보일까? 
코드 구현: 생성기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
코드 구현: 판별기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
코드 구현: GAN 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
훈련 시작 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____초기화 
____훈련 메서드 
____도우미 메서드 
연습문제 

▣ 07장: SimGAN에서 모조 이미지를 사용해 사실적인 눈동자 사진을 생성하기 
들어가며 
SimGAN 아키텍처의 작동 원리 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
의사코드: 어떻게 작동하는가? 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
훈련 데이터로 작업하는 방법 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____Kaggle과 API 
____도커 이미지 만들기 
____도커 이미지 실행하기 
코드 구현: 손실 함수 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
코드 구현: 생성기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____상용구 항목 
____모델 개발 
____도우미 함수 
코드 구현: 판별기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____상용구 
____모델 아키텍처 
____도우미 함수 
코드 구현: GAN 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
SimGAN 신경망 훈련 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____초기화 
____훈련 함수 
____도우미 함수 
____파이썬 실행 스크립트 
____셸 실행 스크립트 
연습문제 

▣ 08장: GAN을 사용해 이미지를 3차원 모델로 만들기 
들어가며 
3D 모델 제작을 위해 GAN 사용 소개 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____2D 이미지의 경우: 이미지의 인코딩 공간 학습 
____3D 합성곱을 사용해 모델을 훈련하기 
환경 준비 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____도커 컨테이너 만들기 
____도커 컨테이너 만들기 
2D 데이터 인코딩 및 3D 객체와 짝짓기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____간단한 인코더를 실행하는 코드 
____도커 컨테이너로 인코더를 실행하는 셸 스크립트 
코드 구현: 생성기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____생성기 클래스 준비 
____생성기 모델 구축 
코드 구현: 판별기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____판별기 클래스 준비 
____판별기 모델 구축 
코드 구현: GAN 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
이 모델을 훈련하기 
__ 출발 준비 
__ 수행 방법 … 
____훈련 클래스 준비 
____도우미 함수 
____훈련 메서드 
____신경망의 출력을 그려내기 
____훈련 스크립트 실행 
연습문제

관련분야 신착자료

Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)