
PyTorch深度学习指南:卷Ⅱ:计算机视觉 自动化基础理论 机械工业出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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深度学习与计算机视觉实践 王晓华 清华大学出版社【可开发票】
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PyTorch深度学习指南 卷3 序列与自然语言处理 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!
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Michael:理解GPT的敲门砖!我对这本书感到惊讶,以我生疏的数学技能,居然可以从头到尾毫无问题地阅读。这三本系列丛书是我能完全理解的第一套深度学习书。作者基本上使用最小数据样本的逐步代码来完成任何机制/数学。真是我相见恨晚的一套丛书。Sebastian:这本书写得非常好。对非常高级的概念进行了清晰、全面、易懂的解读。提供的实现细节帮助您快速轻松地进入深度学习领域。
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PyTorch深度学习实战-微课视频版 吕云翔 清华大学出版社 人工智能 机器学习 PyTorch【西安名州 正版好书】
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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,全面而详尽地讲解了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神经网络实战 移动端图像处理 丛晓峰 彭程威 章军 机械工业出版社 【新华书店正版书籍】
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PyTorch生成对抗网络编程9787115546388兴海图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
1. 书《Python神经网络编程》作者近期新力作; 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教程忽略的主题,对训练GAN的主要挑行了讨论,十分具有启发; 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对抗网这本书。 --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,我愿意向它。 --Mairiwr Amazon读者
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PyTorch深度学习入门与实战(案例视频精讲)pytorch神经网络编程开发PyTorch深度学习框架基础机器学习人工 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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PyTorch深度学习实战-微课视频版 吕云翔 清华大学出版社 人工智能 机器学习 PyTorch
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PyTorch深度学习深入理解人工智能算法设计 龙良曲 著 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达
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PyTorch深度学习入门与实战案例视频精讲 人工智能自动机器学习深度学习实战 动手学深度学习机器学习公式详解【铭悦文化
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PYTORCH 深度学习入门与技术实践 9787302681809 清华大学出版社
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PyTorch深度学习指南 卷1 编程基础(巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊 著 赵春江 译机械工业出版社(尚居苑好书)
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《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型开发程序员的标准要求,结合范例程序,针对零基础人群,讲述了从“入门”到“能干活”所必需掌握的知识点。 《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识点,包括Python和Pytorch的开发环境、神经网络预测技术、用卷积和残差神经网络分类图片的技术、数据预处理和数据增强、用生成对抗网络识别图片的技术、用循环神经网络和Transformer 网络分析文本的技术、用VIT模型分类图片的技术、人脸识别和目标物体识别的技术、音频处理技术,以及DeepSeek本地化部署和微调技术等。
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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) 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!
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