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运用PyTorch 探索自然语言处理与机器学习！这是一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程，基于 PyTorch，揭示自然语言处理的原理，描绘学术研究脉络，通过实践与项目展现技术与应用的细节，并提供可扩展阅读的论文出处。1.路线图：从基础工具、基本原理，到常用模型，再到领域前沿。 2.有项目：中文地址解析 + 诗句补充。 3.可实践：给出代码、数据集和论文出处。
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PyTorch深度学习和图*经网络卷2开发应用 深度学习框架基础机器学习人工智能自然语言处理技术Py
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PyTorch教程:21个项目玩转PyTorch实战 王飞等,何健伟,林宏彬,史周安 北京大学出版社 978730133
通过经典项目入门 PyTorch，通过前沿项目提升 PyTorch，基于PyTorch玩转深度学习。
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PyTorch编程技术与深度学习 清华大学出版社 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
"深度学习是机器学习中非常激动人心的领域，深度学习算法工程师、图像视觉工程师和自然语言处理工程师逐渐成为报酬较高的新兴职业，各行各业的公司都在寻求具备深度学习理论知识和实际编程技能的人才。初学者学习深度学习理论与PyTorch编程技术一般都会面临两大障碍，第一大障碍是深度学习理论基础，深度学习包含了很多需要掌握的基本概念；第二大障碍是编程实践。本书就是为了让初学者顺利入门而设计的，本书系统讲解了深度学习的原理以及PyTorch编程技术，内容较全面，可操作性强，做到理论与实践相结合，帮助初学者顺利入门，进而掌握好这项技术。《PyTorch编程技术与深度学习》讲解详细且通俗易懂，以具体的示例辅助学习和实践，便于读者理解和自主应用。本书有三大特色。特色一：理论与实践结合。通常的PyTorch编程书籍往往只提供一些可运
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PyTorch 2.0深度学习从零开始学 王晓华 著 计算机控制仿真与人工智能专业科技 新华书店图书籍 清华大学出版社
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PyTorch编程技术与深度学习 适合深度学习和PyTorch编程人员作为入门和提高的技术参考书使用 清华大学出版社
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本书主要介绍人工智能研究领域中神经网络的PyTorch架构，对其在多个领域的应用进行系统性的归纳和梳理。书中的案例有风景图分类、人像前景背景分割、低光照图像增法、动漫头像生成、画风迁移、风格转换等，对每项视觉任务的研究背景、应用价值、算法原理、代码实现和移动端部署流程进行了详细描述，并提供相应的源码，适合读者从0到1构建移动端智能应用。 本书适合对人工智能实际应用感兴趣的本科生、研究生、深度学习算法工程师、计算机视觉从业人员和人工智能爱好者阅读，书中介绍的各项视觉任务均含有相应的安卓平台部署案例，不仅对学生参加比赛、课程设计具有参考意义，对相关从业人员的软件架构和研发也具有启发价值。
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"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最初的目标——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
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"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最初的目标——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
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