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《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》为GAN的初学者顺利入门而设计的。首先，《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》讲述生成对抗网络的基本原理，了解基本的GAN架构和原理之后，可以逐步深入研读经典论文，考虑如何解决实际问题。其次，《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》精心选择一些生成对抗网络架构和训练方法的经典案例，读者能亲身体会如何将生成对抗网络的理论应用到实际中，加深对GAN算法的理解和编程能力的提高，逐步掌握生成对抗网络的原理和编程技能。《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》适合生成对抗网络爱好者和PyTorch编程人员作为入门和提高的技术参考书使用，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
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掌握深度学习存在的门槛。首先要求有的数理统计基础，其次需要很强的编程能力。对于应用领域的研究人员而言，除了要具备这两个条件，还必须拥有扎实的专业领域知识，这些要求提高了深度学习的学习门槛和成本，很多人不得已止步于该领域的学习和应用深度学习解决实际问题。毕竟，仅深度学习涉及的理论和改进模型便多如牛毛，要在短时间内掌握绝非易事。 总而言之，学习深度学习存在以下3个方面的困难：①深度学习涉及的理论难度大，让很多人望而生畏；②深度学习框架繁多，上手难度较大；③理论与代码实践结合困难，理论和实践脱节严重。尽管深度学习存在重重壁垒，但是它前进的步伐并未因此而放缓，各种新的机器学习方法(元学习、迁移学习和集成学习等)骈兴错出，让人应接不暇，不少人对此深感焦虑和恐慌。 那么，有没有克服这些困难的
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