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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最佳实践。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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PyTorch深度学习和图神经网络(卷2)开发应用,人民邮电出版社【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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
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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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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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