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Pytorch是基于python且具备强大GPU加速的张量和动态神经网络，更是Python中优先的深度学习框架，它使用强大的 GPU 能力,提供*大的灵活性和速度。本书指导读者以Pytorch为工具在Python中学习深层强化学习(DQN)。主要内容包括：强化学习概述及分类、强化学习的算法和实施方法、在Pytorch中实施深度规划与实现。、“实施深层强化学习DQN”、理解并实施新的深层强化学习方法（Double-DQN、Dueling Network、Prioritized Experience Replay、A3C、A2C）。
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TENSORFLOW+PYTORCH深度学习从算法到实战 北京大学出版社 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）一切以代码说话：本书的一切原理都有相应的代码实现。一时不能理解的原理，可以通过实践慢慢体会，能够让程序员以较低的成本迅速入门。（2）从现象到本质：世界上除了这两种主流框架之外，还有微软的cntk、亚马逊的mxnet、百度的paddlepaddle等。其实本质上它们都趋同的，有了本书学习的基础，寄希读者可以更高维度地思考框架背后的设计理念，有所取舍，而不沦为其奴仆。（3）5-4-6 速成法：深度学习用到的数学知识很多，概念也很多，学习曲线很陡。但是，笔者还是从中抓住了一条主线——计算图模型。基于计算图模型，总结出了5-4-6 速成法，通过5 步，使用4 种基本元素，组合6 种基本网络结构，就能够写出功能非常强大的深度学习程序。（4）超越深度学习：本书还讲解了深度学习的两个重要应用：如何自动调参和深度学习引发的强化学习。可以看到
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fastai与PyTorch深度学习实践指南（影印版） JeremyHoward 东南大学出版社 【新华书店正版书籍】
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【正版】计算机视觉之PyTorch数字图像处理清华大学出版社9787302671985侯伟编著通信 正版图书，下单速发，可开发票，售后无忧！
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如爱因斯坦所说：“提出问题往往比解决问题更重要。”李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 · 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 · 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 · 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 · 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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