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深度学习为世界上的智能系统(比如Google Voice、Siri和Alexa)提供了动力。随着硬件(如GPU)和软件框架(如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK)的进步以及大数据的可用性,人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性,PyTorch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,然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块,还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先进的深度学习架构的概念(比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq)进行了阐述,但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法,以及用来生成文本和图像的复杂神经网络(如生成网络),也
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PyTorch是Facebook于207年初在机器学习的和科学计算工具Torch的基础上,针对Python语言发布的一个全新的机器学习的工具包,一经推出便受到了业界的广泛关注和讨论,目前已经成为机器学习的从业人员的研发工具。《PyTorch深度学习的》是使用PyTorch构建神经网络模型的实用指南,内容分为9章,包括PyTorch与深度学习的的基础知识、神经网络的构成、神经网络的知识、机器学习的基础知识、深度学习的在计算机视觉中的应用、深度学习的在序列数据和文本中的应用、生成网络、现代网络架构,以及PyTorch与深度学习的的未来走向。《PyTorch深度学习的》适合对深度学习的领域感兴趣且希望一探PyTorch的业内人员阅读 具备其他深度学习的框架使用经验的读者,也可以通过本书掌握PyTorch的用法。
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