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掌握深度学习存在一定的门槛。首先要求有一定的数理统计基础,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
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PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习 面向初学者,涵盖计算机视觉所有关键主题;结合具体应用场景,提供50多个计算机视觉问题的实用解决方案
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动,结合具体应用场景,基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先,你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络(NN),并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后,你将学习如何使用卷积神经网络(CNN)和迁移学习完成图像分类任务,并且理解其中的工作原理。随后,你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务,并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分,本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后,你将学习如何将计算机视觉与NLP技术(LSTM、transformer等)和强化学习技术(深度Q学习等)相结合,实现OCR、图
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细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现 用PyTorch构建DeepSeek大模型之入门基础
《细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现》由业界人工智能专家执笔,图文并茂,娓娓道来。 兼备理论与实践,理论讲解细致,实践案例丰富。 近百个教学示例及代码实现,6大深度学习热点应用。 以Python为编程语言,兼顾前沿技术,适合对PyTorch感兴趣的各层次读者阅读。
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PyTorch深度学习简明实战 快速掌握深度学习,并学会使用PyTorch轻松开发深度学习应用程序来解决各类深度学习问题
深度学习是机器学习领域中一个重要的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于初的目标 人工智能。深度学习作为机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径,因此读者有必要深入了解深度学习。 本书对深受研究人员关注的深度学习及其开源框架 PyTorch进行了讲解。PyTorch凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性,获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起,还介绍了回归问题、张量基础、多层感知器、卷积基础和卷积模型、迁移学习和数据增强、经典网络架构、图像定位、图像语义分割、目标识别、循环神经网络和文本分类、一维卷积模型、序列预测、生成对抗网络等内容。 书中采用简明的语言进行知识的讲解、注重实战。 读者通过书中的基础与实战部分的学习,可快速掌握深度学习,并学会使用Py
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新书 PyTorch语音识别实战 王晓华 清华大学 人工智能-算法
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语音与音乐信号处理轻松入门(基于Python与PyTorch) 科普读物般引人入胜的音频处理教程,原理与实战结合助力读者轻松入门 从传统方法到深度学习,内容丰富带你一览众山小
本书以科普读物风格对音频信号处理由浅入深地进行了介绍,同时辅以大量实战案例,以期达到轻松入门、事半功倍的效果。 通俗易懂 语言生动、浅显易懂,避免枯燥的理论和公式。 图文并茂 大量插图配合文字说明有助于抽象概念的理解。 内容丰富 包括声学基础、音频信号分析、语音识别、语音合成、音乐分析、MIDI编曲、深度学习等丰富内容。 轻松实战 采用Python和PyToch(深度学习部分)编程,门槛低,易学易会;主要函数列出函数原型,便于应用和参考。 大量示例 介绍了音频处理各领域众多Python库的用法,如NumPy、SciPy、Librosa、Pyaudio、Moviepy、Pydub、Soundfile、OpenAI-whisper、Pyttx3、SpeechLib、PyWorld、Parselmouth、Mido、Music21、PyTorch等。
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PyTorch深度学习实战-微课视频版 数学基础和深度学习知识点与8个完整的实战案例相结合,配有详细的视频讲解,手把手带你通关深度学习。
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本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的图书,对精心设计的9大类深度学习任务构建模型,让读者可以逐步掌握高级且实用的深度学习开发和应用的方法。每个深度学习模型都是 State-of-the-Art(性能模型)的基础,读者若能够亲自动手实现,对以后的研究和开发工作一定会有很大帮助。 案例涵盖面广:以PyTorch为工具,对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现,让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。 代码解说详细:对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说,将原理与实际操作相结合,便于学生阅读和理解程序的本质。 语言通俗易懂:虽然本书针对的是深度学习中、高级层次的读者,但书中的语言也尽量避免晦涩艰深,做到通俗易懂,让学习过程更高效。 实用针对性强:书中的每章都是为了解决特定任
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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
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动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型 DeepSeek构建之利器,边学边用PyTorch
《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书,从数学知识和 基础知识和概念入手讲解,理论兼备实践,语言通俗,图文并茂,边学边练,非常易于掌握。 全书突出动手实操,精心设计了50个案例,包括19个解决实际问题的动手练习和31个上机演练,基本上每一种模型都先讲解基础知识,再配合实操案例,有助于读者快速理解,所有上机演练都给出一操作步骤和参考代码,有助于提高读者的学习效率。 所有示例代码本书都给出了详细注释和说明,可以大大降纸读者理解代码的困惑,同时在讲解程序示例时辅以练习题。全书程序示例都免费提供完整的源代码,读者可以参照程序代码直接上机实践与练习。 《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》的内容也较为丰富,如涉及深度神经网络、数值建模
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