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3册 PyTorch深度学习指南(巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊 著 赵春江 译程序设计(新) wxfx【可开发票】
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深度学习框架PyTorch:入门与实践 王博 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书从多维数组Tensor开始,循序渐进地介绍PyTorch各方面的基础知识,并结合深度学习中的经典应用,带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目,包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了PyTorch的几个高级扩展,包括向量化计算、分布式加速以及CUDA扩展。本书既适合深度学习的初学者及第一次接触PyTorch的研究人员阅读,也适合有一定PyTorch使用经验的用户阅读,帮助他们建立对PyTorch的基本认识,提高使用PyTorch框架解决实际问题的能力。
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正版图书 PyTorch深度学习 人民邮电出版社 9787115508980 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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TK)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N、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),也在
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作者的文笔很好,对深度学习、Python、PyTorch、神经网络、迁移学习及相关数学知识讲解透彻,使书中的内容很好理解。 全书的架构也很好,学习下来,对深度学习的整个脉络都掌握得很清晰,可以说一本书通俗易懂地讲到了PyTorch实战计算机视觉所涉及的方方面面。 这是一本零基础入门书,希望能帮助您更好地入门并进阶深度学习。
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文章阅读量10万+的作者倾力打造的一份超简单PyTorch入门教程,适合所有想要了解深度学习和PyTorch的人群。 更适合小白的思路与讲解方式:从硬件挑选、系统配置开始,图文并茂,手把手教你搭建神经网络。 内容涵盖图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等流行的深度学习应用。
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本书是一本深度学习实践指南,聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现,不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码,详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。章介绍使用PyTorch进行深度学习的方法和PyTorch的基本API;第2章演示如何构建一个简单神经网络;第3章深入探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统;第4章介绍基于PyTorch构建的N;第5章介绍RNN并探讨序列数据处理;第6章详细介绍生成对抗网络(GAN);第7章介绍强化学习;第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
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