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PYTORCH深度學習指南(共三冊編程基礎+計算機視覺+序列與自然語言處理)
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PYTORCH深度學習指南(共三冊編程基礎+計算機視覺+序列與自然語言處理) 版權信息
- ISBN：2200059000439
- 條形碼：2200059000435
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
PYTORCH深度學習指南(共三冊編程基礎+計算機視覺+序列與自然語言處理) 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三卷：序列與自然語言處理。本書主要介紹了循環神經網絡（RNN、GRU和LSTM）和一維卷積；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩碼和位置編碼；Transformer、層歸一化和視覺Transformer（ViT）；BERT、GPT-2、單詞嵌入和HuggingFace庫等內容。
PYTORCH深度學習指南(共三冊編程基礎+計算機視覺+序列與自然語言處理) 目錄
《PyTorch深度學習指南.卷Ⅲ,序列與自然語言處理》
《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》
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PYTORCH深度學習指南(共三冊編程基礎+計算機視覺+序列與自然語言處理) 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。
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