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生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過相互對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成；序列數(shù)據(jù)生成，如語音生成、音樂生成等；以及其他眾

本書介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進(jìn)方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以

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本書系統(tǒng)闡述遷移學(xué)習(xí)的解決方法和典型應(yīng)用。首先，論述了遷移學(xué)習(xí)的基本概念、方法分類及發(fā)展歷程，介紹了遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。然后，探討了遷移學(xué)習(xí)的基本方法，包括基于樣本、基于特征、基于模型和基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)方法，闡述了深度遷移學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)遷移方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對抗遷移方法，介紹了更加實(shí)用的部分域適應(yīng)

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本書采用項(xiàng)目教學(xué)法，重點(diǎn)介紹FlashCS6的基本操作方法和動(dòng)畫設(shè)計(jì)技巧。全書共10個(gè)項(xiàng)目，依次介紹Flash動(dòng)畫制作基礎(chǔ)知識(shí)、素材的制作方法、逐幀動(dòng)畫的制作方法、補(bǔ)間形狀動(dòng)畫的制作方法、補(bǔ)間動(dòng)畫的制作方法、引導(dǎo)層動(dòng)畫的制作方法、遮罩層動(dòng)畫的制作方法、ActionScript3.0編程基礎(chǔ)知識(shí)及組件在動(dòng)畫設(shè)計(jì)中的應(yīng)用等

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