Multiple Comparisons Using R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Frank Bretz

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2010-8-2

价格:GBP 70.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584885740

丛书系列:

图书标签:

• R
• R
• 统计
• 多重比较
• 假设检验
• 数据分析
• 统计学
• 生物统计
• 实验设计
• R语言
• 统计推断
• 方差分析

好的，这是一份关于一本假想的、不涉及“Multiple Comparisons Using R”的图书的详细简介。 --- 深度学习中的生成对抗网络：理论、实践与前沿应用 作者： 李明，张伟 出版社： 蓝星科技出版社 出版日期： 2024年11月 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，剖析近年来人工智能领域最引人注目且最具颠覆性的技术之一——生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与工程实践的指导性，力求使不同背景（从初级数据科学家到资深研究员）的读者都能在其中找到价值。 我们深知，尽管GANs的潜力巨大，但其训练过程的复杂性、模式崩溃（Mode Collapse）的困扰以及评估标准的模糊性，常常是实践者面临的主要挑战。因此，本书从基础原理出发，系统性地构建了一个从经典架构到尖端变体的知识体系，并辅以大量的代码示例和案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 全书共分为六大部分，共二十章，内容覆盖了GANs的完整生命周期。 --- 第一部分：基础奠基与核心原理 (Chapters 1-4) 本部分聚焦于构建读者对深度学习和概率生成模型的基本认知，为理解GANs的对抗机制做好铺垫。 第一章：概率生成模型概览 本章首先回顾了最大似然估计（MLE）在生成模型中的应用局限性，如变分自编码器（VAEs）中的后验分布近似问题。随后，引入了隐变量模型（Latent Variable Models）的概念，为后续讨论隐空间（Latent Space）的表示学习打下基础。重点讨论了密度估计的挑战，并引入了“对抗性”学习的思想雏形。 第二章：生成对抗网络（GAN）的数学基础 本章是全书的核心理论基石。详细推导了原始GAN框架——一个最小最大博弈（Minimax Game）的优化目标函数。深入剖析了判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的零和博弈关系。我们不仅展示了纳什均衡（Nash Equilibrium）的理论条件，还探讨了在实际应用中如何处理梯度消失问题，特别是当生成分布与真实分布不重叠时的梯度问题。 第三章：经典架构解析：DCGAN与WGAN 本章转向实践。首先介绍了深度卷积GAN（DCGAN）——第一个将CNN稳定应用于图像生成任务的框架。重点讨论了DCGAN中为提高稳定性而采用的结构性约束，如全卷积结构和批归一化（Batch Normalization）。随后，深入讲解了Wasserstein GAN（WGAN），这是解决原始GAN不收敛问题的关键一步。详细解释了如何用推土机距离（Earth Mover's Distance）替代Jensen-Shannon散度，以及Lipschitz约束的实现方式（如权重裁剪和梯度惩罚）。 第四章：训练中的挑战与调试技巧 本章是实践指导的关键。我们系统地梳理了GANs训练中的三大顽疾：模式崩溃（Mode Collapse）、训练不稳定和评估困难。针对模式崩溃，我们探讨了其内在原因（如生成器过度拟合判别器中的某几个点）并提出了多种缓解策略。同时，提供了详细的超参数调整指南，特别是学习率调度和网络深度的选择建议。 --- 第二部分：高级架构与控制生成 (Chapters 5-8) 随着基础的夯实，本部分开始探索如何构建更复杂、更高质量的生成模型，并引入对生成结果的精确控制能力。 第五章：条件生成模型（Conditional GANs） 本章讨论了如何将先验信息（如类别标签、文本描述）注入到GAN的生成过程中。详细介绍了CGAN的结构设计，特别是如何将条件向量嵌入到生成器和判别器中。随后，我们探讨了更细粒度的控制，如利用辅助分类器（AC-GAN）来确保生成样本的类别准确性。 第六章：渐进式增长：ProGAN与StyleGAN I 为了生成高分辨率、细节丰富的图像，本章重点介绍了ProGAN（Progressive Growing of GANs）。详细阐述了如何通过逐步增加网络层级和分辨率来稳定训练过程。接着，引入了StyleGAN的初步概念，强调了其解耦（Disentanglement）的隐空间结构，为后续StyleGAN的深入讨论做铺垫。 第七章：StyleGAN：风格混合与可控性 StyleGAN自问世以来彻底改变了图像生成领域。本章深入剖析了StyleGAN的关键创新点：从输入噪声向量到中间特征图的映射网络（Mapping Network），以及自适应实例规范化（AdaIN）的应用。我们将详细演示如何通过混合不同尺度的风格向量，实现对生成图像的粗粒度（姿态、背景）和细粒度（纹理、色彩）的解耦控制。 第八章：谱归一化与自注意力机制 本章介绍了提高GAN稳定性和捕获全局一致性的两种重要技术。谱归一化（Spectral Normalization）如何更有效地施加Lipschitz约束，特别是在Transformer式结构中。自注意力机制（Self-Attention）在GAN中的应用，如何帮助模型在生成大场景图像时，确保长距离像素间的依赖关系得到正确建模。 --- 第三部分：评估与度量 (Chapters 9-10) 缺乏可靠的评估指标一直是GAN研究的痛点。本部分专门构建了一套系统的评估框架。 第九章：GAN性能的传统与现代度量 系统回顾了Inception Score (IS) 的局限性，重点剖析了Fréchet Inception Distance (FID) 的数学原理、计算方法及其在评估样本质量和多样性方面的优越性。同时，探讨了基于最大均值差异（MMD）的评估方法。 第十章：分布对齐与覆盖度的量化 除了常见的样本质量度量，本章关注生成分布对真实数据分布的覆盖程度。介绍了Precision和Recall在GAN评估中的应用，以及如何利用这些指标来诊断模式崩溃的严重程度，确保生成器没有遗漏真实数据空间中的重要子分布。 --- 第四部分：特定领域的应用与定制 (Chapters 11-15) 本部分将理论应用于多个关键的实际场景，展示了GANs解决现实世界问题的能力。 第十一章：图像到图像的翻译（Image-to-Image Translation） 详细介绍Pix2Pix和CycleGAN。重点分析了CycleGAN中如何引入循环一致性损失（Cycle Consistency Loss）来解决无配对数据训练的难题，并讨论了其在风格迁移、季节转换等任务中的应用。 第十二章：高分辨率图像合成与超分辨率 讨论了SRGAN等利用对抗训练进行超分辨率恢复的模型。分析了感知损失（Perceptual Loss）在指导生成器专注于人类视觉感知的细节而非像素级的MSE误差中的关键作用。 第十三章：文本到图像生成：AttnGAN与ControlNet原理 本章探讨了跨模态生成。首先介绍基于注意力的文本到图像模型（如AttnGAN），如何将文本描述的局部特征与图像生成的对应区域关联起来。随后，简要引入当前最新的、基于扩散模型的控制生成方法（如ControlNet），从对抗学习的视角对比其优势与局限。 第十四章：视频预测与时间序列生成 将GANs应用于动态数据。讨论了如何设计时空判别器和生成器来确保生成的视频序列在空间上连贯、在时间上合理。 第十五章：3D数据生成与隐式表示 探讨了GANs在三维形状生成中的应用，包括使用体素（Voxels）或点云（Point Clouds）作为输出表示，以及如何利用神经辐射场（NeRF）的改进版本（如NeuS）来优化三维内容的生成质量。 --- 第五部分：前沿研究与替代范式 (Chapters 16-18) 本部分聚焦于GANs领域正在发生的研究热点，以及与之并驾齐驱的下一代生成模型。 第十六章：信息最大化与对比学习在GAN中的融合 讨论了如何将对比学习（Contrastive Learning）的思想融入到GAN的训练中，以增强特征表示的判别性，进一步稳定训练并提高生成样本的语义一致性。 第十七章：神经辐射场（NeRF）与GAN的结合 分析了如何利用GANs来加速或改进NeRF的训练过程，例如通过生成高质量的初始视图，或者利用对抗性损失来优化体积渲染的细节。 第十八章：扩散模型：GAN的有力竞争者 本章提供了一个关于扩散模型（Diffusion Models，如DDPM）的详尽概述。我们将对比扩散模型与GANs在理论框架、训练稳定性和样本质量上的异同，尤其关注扩散模型在捕获复杂高维分布方面的优势。 --- 第六部分：实用工具与部署 (Chapters 19-20) 第十九章：高性能框架下的实现细节 本书的实践部分，使用PyTorch框架，提供针对StyleGAN2/3和WGAN-GP的模块化代码实现。重点讲解了如何利用混合精度训练（AMP）和梯度累积（Gradient Accumulation）来优化资源受限环境下的训练效率。 第二十章：模型部署与可解释性 讨论了如何将训练好的生成模型转化为可部署的推理服务。同时，探讨了利用t-SNE或UMAP可视化隐空间，以及使用GANs进行特征提取和异常检测的可解释性应用场景。 --- 本书是为希望在生成模型领域进行深入研究和工程实践的专业人士量身打造的权威参考书。通过系统的理论阐述和丰富的实战案例，读者将能够掌握构建、训练和评估最先进生成对抗网络的能力。

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