PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 开发应用 涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈,并从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例,及零次学习技术及实例,提供源代码
1.知识系统,逐层递进。 本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学习和图神经网络(卷1) 基础知识》的基础原理之上结合实践,分别从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题,介绍了零次学习技术及实例。 2.跟进前沿技术,大量引用前沿论文 本书中所介绍的知识中,有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时,还附有论文的出处,这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知识进行溯源,并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后,为后续的能力进阶提供了扩展空间。 3.插图较多便于学习 本书在介绍模型结构、原理的同时,还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模
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PyTorch深度学习和图神经网络 卷1 基础知识 内容涵盖深度学习基础相关的网络模型和算法思想、图神经网络的原理和基础模型,及在PyTorch框架上的实现代码,提供源代码下载
介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法; 内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型; 书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码; 提供本书源代码下载
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磁云科技创始人 / *终身荣誉技术顾问李大学推荐 创客总部 / 创客共赢基金合伙人李建军推荐 一线研发工程师以14年开发经验的视角全面解析TensorFlow应用 涵盖数值、语音、语义、图像等多个领域96个有较高应用价值的深度学习案例 赠送12套同步配套教学视频 113套源代码文件(带配套样本) 内容全面,应用性强,从有监督学习到半监督学习,从简单的数据分类到语音、语言和图像分类乃至样本生成等一系列前沿技术,均有介绍 语言通俗易懂,拒绝生僻的术语,拒绝生僻的公式符号,落地性强 穿插了几十个需要读者注意的知识要点和难点,分享作者积累的宝贵经验
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1.本书基于TensorFlow 2.0 新版本讲解,涵盖与计算机视觉有关的算法模型,代码基于Python语言; 2.书中包括模型设计和优化、编程实现和调试技巧等实战知识; 3.结合工业落地热门的图像和视频处项目,以实战案例融会贯通所有知识点,注重读者实践能力的培养; 4.提供源代码,全彩印刷 基于TensorFlow 2新版本讲解工业应用的图像和视频应用 通过识别图片中不同肤色人数的案例讲解在网络侧搭建图片分类器 讲解了迁移学习在诊断医疗影像上的应用 讲解了使用Anchor-Free模型检测文字,如实现OCR模型、优化OCR模型
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