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机器学习与深度学习 Python版·微课视频版 9787302606659
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302606659 Author 作者 王衡军 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，*落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具
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PyTorch深度学习 使用PyTorch开发神经网络的实用指南 深度学习框架PyTorch入门教程 涵盖机器学习 神经网络 计算机视觉应用等知识 提供本书彩图和源代码下载
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2017年初在机器学习和科学计算工具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从业人员的研发工具。 《PyTorch深度学习》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与深度学习的基础知识、神经网络的构成、神经网络的知识、机器学习基础知识、深度学习在计算机视觉中的应用、深度学习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与深度学习的未来走向。 《PyTorch深度学习》适合对深度学习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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