深度学习理论与实战——PyTorch案例详解陈亦新 著清华大学出版社9787302568506 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书介绍内容包括支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循环神经网络（LSTM、GRU、Attention）、生成对抗网络（DCGAN、WGAN-GP）、自编码器、各种聚类算法、目标检测算法（YOLO、MTCNN）以及强化学习，有助于人工智能新人搭建一个全面且有用的基础框架。 ?本书包含8个实战，分别是：决策树、MNIST手写数字分类、GAN基础之手写数字生成、GAN优化、风格迁移、目标检测（YOLO）、人脸检测（MTCNN）和自然语言处理。8个实战可以让读者对PyTorch的使用达到较高水平。
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系统讨论人工智能原理并辅以具体实例， 讲解 代码 方式便于读者理解并学以致用。 讲解诙谐通俗，基础理论深入讲，前沿模型通俗说。 内容广泛，任何想进入人工智能领域的人都可以构建出一个相当全面的认知。
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