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国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷作者拥有20余年从业经验“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。以下是部分国外读者书评：Mik
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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（优选性能模型）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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"深度学器学中一个重要的研究方向，它被引入机器学更接近于初的目标——人工智能。深度学机器学种，而机器学现人工智能的必经路径，因此读者有必要深入了解深度学本书对深受研究人员关注的深度学开源框架——PyTorc行了讲解。PyTorch凭借其易学以及与Python开发的天然亲近，获得了深度学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、迁移学据、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快速掌握深度学学会使用PyTorch轻松开发深度学程序来解决各类深度学。"
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