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 新华书店正版图书籍 清华大学出版
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PyTorch深度学习指南 卷2 计算机视觉[巴西]丹尼尔·沃格特·戈多伊机械工业出版社（名州好书）
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PyTorch深度学习指南 卷2 计算机视觉 (巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊 机械工业出版社
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PyTorch深度学习和图神经网络 卷1 基础知识 李金洪 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书从基础知识开始，介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法，主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想，以及图神经网络的原理，且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。 本书适合想学习图神经网络的技术人员、人工智能从业人员阅读，也适合作为大专院校相关专业的师生用书和培训班的教材。
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PyTorch深度学习 深入理解人工智能算法设计 龙良曲 编 清华大学出版社 大中等专业学校理科计算机 计算机控制彷真与 全新正版，可开发票
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PyTorch开发入门:深度学的构建与程序实现9787111700555 正版新书希望阶梯图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
人工智能无疑来热门词汇，而深度学热门中的热门，对于想入人工智能行业的您来说，节省时间、快速入门首要问题。再多的知识也要实践，现场实操，才是快速学化的通路。 《PyTorch开发入门：深度学的构建与程序实现》正是这样一本，从基础理论讲起，以实操驱动的方式展示技巧和方法，为您提供了快速入门机器学径，找到了学法。
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PyTorch深度学习与企业级项目实战 宋立桓 宋立林 清华大学出版社 机器学习教材
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PyTorch深度学习和图神经网络(卷2开发应用) 李金洪著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 开发应用
1.知识系统，逐层。 本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学神经网络（卷1）——基础知识》的基础原理之上结合实践，分别从图像、、文本、可解释等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题，介绍了零次学及实例。 2.前沿技术，大量引用前沿论文 本书中所介绍的知识中，有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时，还附有论文的出处，这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知行溯源，并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后，为后续的能阶提供了扩展空间。 3.插图较多便于学span> 本书在介绍模型结构、原理的同时，还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模型中的数据流向、有的展示了
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PyTorch神经网络实战：移动端图像处理 使用新框架实现多种有趣的AI算法 结合多个案例，手把手带领读者将模型部署到移动端
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苏航、李崇轩、谢凌曦等；详解监督学监督学率图模型、核方法和强化学种机器学；所有算法均由PyTorch框架实现，配备实战环节讲解，涵盖了点击率预估、变分推断、高斯过程、深度强化学沿领域。
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PyTorch深度学习实战：从新手小白到数据科学家 张敏 包含50多个实战案例 AI技能网络技术书籍 电子工业出版社
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PyTorch深度学习指南:卷Ⅱ:计算机视觉 (巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊(Daniel Voigt Godoy)著 正版保障·七天无理由退换·企业采购/团购咨询客服享大额优惠
国外Pytorch深度学书 全彩印刷 作者拥有余年从业经验 “PyTorch深度学”丛书循序地详细讲解了与深度学的重要概念、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趣，并希望使用PyTorch实现深度学ython程序员阅读。 以下是部分国外读者书评 TS.：这本书不只是把代码推到你面前，它解释了事物在引擎盖下是如何工作的。我喜欢这种风格，所以我把这本书及其卷作为我的ECE655GPU编程和深度学的教材。 Nenad：这本书值得诺贝尔教学奖！到目前为止，这是我找到的的深度学书。它不仅地解释了这么多概念，而且语言如此流畅，以于我从未被卡住。我也从来没有读过一本书，像作者在读我的心一样，问答式的写作方式被如此恰当地使用和适时地运用。每本书都应该这样写（例如
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PyTorch深度学习入门 曾芃壹深度学习框架Pytorch教程 Python神经网络编程人工智能基础教材书籍（速发 ） 【店长推荐正版图书 请放心下单，本店所有商品均可开票】
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PyTorch深度学习和图神经网络(卷2开发应用) 自动化基础理论 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
1.知识系统，逐层。 本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学神经网络（卷1）——基础知识》的基础原理之上结合实践，分别从图像、、文本、可解释等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题，介绍了零次学及实例。 2.前沿技术，大量引用前沿论文 本书中所介绍的知识中，有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时，还附有论文的出处，这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知行溯源，并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后，为后续的能阶提供了扩展空间。 3.插图较多便于学span> 本书在介绍模型结构、原理的同时，还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模型中的数据流向、有的展示了
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PyTorch计算机视觉与深度学习 任毅龙等著 9787302686156 大数据与人工智能技术丛书 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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PyTorch深度学习入门与技术实践 罗刚 清华大学出版社 9787302681809
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PyTorch深度学习与大模型署及微调 胡书敏 金华 曹宇 清华大学出版社9787302696872 可开发票，支持7天无理由退换货
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PyTorch深度学习实战:构建、训练和部署神经网络模型(原书第2版 第二版) [印]普拉迪帕塔·米什拉 机械工业出版社 正版保障·七天无理由退换·企业采购/团购咨询客服享大额优惠
本书的核心优势在于,采用易于理解的问题与解决方案的结构,而详尽地讲解了PyTorch的使用方法,并提供了大量相应的代码示例,以便将这些概念顺利应用于实际项目中。
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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「正 正版图书 可开发票
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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： Mike：语言通俗易懂，易于吸收和理解，没有长篇大论，也没有太多的数学符号，只在极少数情况下才在文中使用，确实很有帮助。作者带你了解如何在没有Torch的情况下首先构建和训练神经网络，以及梯度下降之类的事情是如何运作的。 Mark：这本书很棒！我能够在几天内读完它，它非常容易理解。我很熟悉scikit-learn，已经用了几年了，所以这本书是一种快速适应PyTorch的方法。对ML概念的回顾
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