电商--PYTHON深度学习+PYTORCH计算机视觉目标检测图像处理(套装)(全2册)【正版速发 包邮】 【店长推荐假一罚十 正版图书 请放心下单，本店所有商品均可开票】
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2册 Python机器学习 基于PyTorch和Scikit-Learn+Python自然语言理解 自然语言理解系统开发
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将理论与实战结合。本书以使用PyTorch实现深度学习的全流程为主线，针对常见的各类深度神经网络，通过图文并茂的方式介绍其原理，并通过实例介绍了具体的PyTorch实现方式。 以应用为导向。本书针对深度学习的常见应用，如文字识别、文本生成和图像风格转换等，从背景介绍到原理分析，再到任务案例的具体流程，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，并通过实训和课后习题巩固所学知识，真正理解并能够应用所学知识。 注重启发式教学。全书大部分章节以一个例子为端，注重对于读者思路的启发与解决方案的实施。通过对深度学习任务的全流程的体验，让读者真正理解并掌握深度学习的相关技术。
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1. 畅销书《Python神经网络编程》作者*力作； 2. 本书以直白、简短的方式介绍了生成对抗网络，指导读者按部就班地编写生成对抗网络； 3. 本书介绍了计算平衡GAN的理想损失值、卷积的工作原理等被很多机器学习相关教程忽略的主题，对训练GAN的主要挑战行了讨论，十分具有启发性； 4. 全彩印刷，配套示例代码，图文并茂，易懂实用。 我很喜欢将这本书作为周日早晨的读物。更让我激动的是，本书展示了实现各种示例的细节。我会向任何想始学习生成对抗网络的人推荐这本书。 --JV Amazon读者 作者轻松友好的写作风格让人感觉他在和你一起旅行。当我听说作者要出版这本书时，我迫不及待地想阅读这本书。我很心，这本书和他的*本书《Python神经网络编程》一样容易阅读和理解。你将再一次踏上一段轻松的旅程，我愿意向所有人推荐它。 --Mairiwr Amazon读者
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行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python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。本书对多个先的深度学习架构的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）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），也在本书中有所
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海外直订Deep Learning with Pytorch: Build, Train, and Tune Neura
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读者对象：本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验，或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 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。第1章介绍使用PyTorch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CNN；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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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781617295263 Author 作者 Eli Stevens Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 520页 Publisher 出版社 Manning Publications Publication Date 出版日期 1800-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 9.2 x 7.3 x 1.1 cm Shipping Weight 商品重量 1900g Language 语种 英语
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