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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,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深度学习应用实战》适合深度学习入门者、数据工程师、信息技术工作者阅读,也可作为高校计算机相关专业的教材。
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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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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;内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型;书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码;提供本书源代码下载
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PyTorch深度学习和图神经网络(卷2) 开发应用 人民邮电出版社 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!
1.知识系统,逐层递进。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深度学习和图神经网络(卷1)——基础知识》的基础原理之上结合实践,分别从图像、视频、文本、可解释性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,介绍了零次学习技术及实例。2.跟进前沿技术,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识进行溯源,并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后,为后续的能力进阶提供了扩展空间。3.插图较多便于学习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
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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 编机械工业出版社(名州好书)
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PyTorch深度学习实战 pytorch神经网络编程开发深度学习入门与实践机器学习人工智能自然语言处理技术编程入门教程
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