新书《深入浅出GAN生成对抗网络 : 原理剖析与TensorFlow 实践》2020年6月正式在人民邮电出版社出版，感谢汤庸教授为新书作推荐序，感谢张玉宏博士、王文凯CEO的推荐语，感谢团队所有人的努力！

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市面上难得一见的既蕴含底层模型的数学之美，又注重操作实践的生成对抗网络入门到精通的好书。
·企业一线开发工程师与应用型本科院校知名教师，双剑合璧，兼顾理论实战。
·学者网创始人汤庸教授、《深度学习之美》作者张玉宏、景略集智CEO王文凯倾力推荐。

1.容易入门：本书会讨论线性代数、微积分、概率论、信息论等内容，尽力只提及后面内容需要的数学知识，并从原理角度去讲解这块内容，为后面篇幅做好铺垫。
2.内容更深：介绍GAN 的各种变体时，除了介绍架构以外，还会讲解目标函数为何要这样设计，并从数学层面去推导证实，可以说本书比较重视不同类别GAN 架构的底层思想，并从数学上表示它。
3.涉及面广：囊括了GAN 的各个应用领域，包括传统GAN、DCGAN、CGAN、ColorGAN、CycleGAN、StarGAN、DTN、XGAN、WGAN、WGAN-GP、SN-GAN、StackGAN、StackGAN-v2、PGGGAN 等10 多个方向。
4.实战性强：提供了很多代码，并给出运行结果。考虑到篇幅原因，并没有将每个类别的所有代码都放上去，而是主要讲解生成器、判别器、损失定义、具体训练逻辑等主要内容。