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PYTORCH深度學習+機器學習
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PYTORCH深度學習+機器學習 版權信息
- ISBN：2200059000440
- 條形碼：2200059000442
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
PYTORCH深度學習+機器學習 內容簡介
“PyTorch深度學習指南”叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、算法和模型，并著重展示了PyTorch是如何實現這些算法和模型的。其共分三卷：編程基礎、計算機視覺、序列與自然語言處理。本書為該套叢書的**卷：編程基礎。本書主要介紹了梯度下降和PyTorch的Autograd；訓練循環、數據加載器、小批量和優化器；二元分類器、交叉熵損失和不平衡數據集；決策邊界、評估指標和數據可分離性等內容。本書適用于對深度學習感興趣，并希望使用PyTorch實現深度學習的Python程序員閱讀學習。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰》全面介紹了自動駕駛系統中深度學習視覺感知的相關知識，包括深度神經網絡和深度卷積神經網絡的基本理論，深入講解了自動駕駛中常用的目標檢測、語義、實例分割和單目深度估計四種視覺感知任務！禤yTorch自動駕駛視覺感知算法實戰》對自動駕駛工程實踐中很重要但經常被忽略的知識進行了全面總結，包括多任務模型的損失平衡、Ubuntu操作系統、Anaconda和Docker等環境配置工具、C++開發環境搭建、神經網絡壓縮、模型導出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相關的技術！癙yTorch深度學習指南”叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、算法和模型，并著重展示了PyTorch是如何實現這些算法和模型的。其共分三卷：編程基礎、計算機視覺、序列與自然語言處理。本書為該套叢書的第二卷：計算機視覺。本書主要介紹了深度模型、激活函數和特征空間；Torchvision、數據集、模型和轉換；卷積神經網絡、丟棄和學習率調度器；遷移學習和微調流行的模型(ResNet、Inception等)等內容。
PYTORCH深度學習+機器學習 目錄
《PyTorch深度學習指南.卷III,序列與自然語言處理》
《PyTorch高級機器學習實戰》
《PyTorch深度學習指南.卷II,計算機視覺》
《PyTorch深度學習指南.卷I,編程基礎》
《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰》
《PyTorch高級機器學習實戰》
《PyTorch深度學習指南.卷II,計算機視覺》
《PyTorch深度學習指南.卷I,編程基礎》
《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰》
展開全部
PYTORCH深度學習+機器學習 作者簡介
丹尼爾?沃格特?戈多伊是一名數據科學家、開發人員、作家和教師。自2016年以來，他一直在柏林歷史最悠久的訓練營Data Science Retreat講授機器學習和分布式計算技術，幫助數百名學生推進職業發展。丹尼爾還是兩個Python軟件包——HandySpark和DeepReplay的主要貢獻者。他擁有在多個行業20多年的工作經驗，這些行業包括銀行、政府、金融科技、零售和移動出行等。劉斯坦，本科畢業于上海交通大學，碩士畢業于德國慕尼黑工業大學。深度學習資深工程師，從事無人駕駛智能感知系統的研發工作。在德國相關領域從業超過十年，負責無人駕駛系統中多個神經網絡模型在量產車的落地以及中國地區的本地化。劉斯坦對深度學習的各個領域不但有著全景式的理解，還具備從數學理論到部署產品線的知識縱深。這種即廣又深全面覆蓋的知識面，相信能為讀者帶來更開闊的視野。
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