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PyTorch深度学习模型开发实战 动手学机器学习开发案例实战 pytorch强化学习 图像识别 自然语言处理 迁移学 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
人工智能应用已经遍及各行各业，而机器学习和深度学习作为其中的重要组成部分也越来越火热。《PyTorch深度学习模型开发实战》就以近年来非常流行的Python 机器学可库 PyTorch为工目。对深度学习中的迁移学习、图像分类、物体检测、语义分割、姿势识别、图像生成、异常检测、自然语言处理以及视频分类等各种任务进行了详细讲解及深度学习模型的编程实现。这些任务都是为帮助读者积累实践经验，以便能在实际开发中灵活运用深度学习技术精挑细选出来的。读者只要亲自动手，依次对各种任务进行编程实践，并彻底理解其中的原理，就一定能逐步掌握复杂深度学习的应用方法。 《PyTorch深度学习模型开发实战》 内容丰富全面，讲解通俗易懂，特别适合作为有一定基础的AI工程师提升技能、中高级机器学习/深度学习工程师巩固相关基础的参考书籍。
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PyTorch生成对抗网络编程 动手学深度学神经网络与深度学习，图像识别搭建GAN卷积图像生成，配套示例代码，图文并茂，用PyTorch构建自己的生成对抗网络。
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的主要挑战进行了讨论，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。我会向任何想开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。我很开心，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
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PyTorch计算机视觉实战 目标检测、图像处理与深度学习 机械工业出版社 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！
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动，结合具体应用场景，基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先，你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络（NN），并了解调整神经网络超参数的很好实践。然后，你将学习如何使用卷积神经网络（CNN）和迁移学习完成图像分类任务，并且理解其中的工作原理。随后，你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务，并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分，本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后，你将学习如何将计算机视觉与NLP技术（LSTM、transformer等）和强化学习技术（深度Q学习等）相结合，实现OCR、图
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