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1、封面介绍2、出版时间2022年11月3、内容介绍这是一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程,基于 PyTorch,揭示自然语言处理的原理,描绘经典学术研究脉络,通过实践与项目展现技术与应用的细节,并提供可扩展阅读的论文出处。4、推荐理由这是一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程,基于 PyTorch,揭示自然语言处理的原理,描绘学术研究脉络,通[...]

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1、封面介绍2、出版时间2023年6月3、内容介绍本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,以及用于生成新数据的生[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年3月3、内容介绍《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书配套示例项目源代码、数据集、PPT课件与作者微信群答疑服务。《PyTorch深度学习与企业[...]

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1、封面介绍2、出版时间2023年9月3、内容介绍本书基于真实数据集,全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践,涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分:第一部分(第1~3章)介绍神经网络和PyTorch的基础知识,以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络,包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等;第二部分(第4~10章)介绍如何使用[...]

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1、封面介绍2、出版时间2023年1月3、内容介绍PyTorch 是基于 Torch 库的开源机器学习库,它主要由 Meta(原 Facebook)的人工智能研究实验室开发,在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目,方便快速上手,如 MNIST数字识别,读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2024年4月3、内容介绍“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。“PyTorch深度学习指南”丛书共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。该套丛书的第一卷:编程基础,主要介绍了梯度下降和PyTo[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年7月3、内容介绍《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》共11章:第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础,包括函数、微分、数理统计、矩阵[...]

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1、封面介绍2、出版时间2023年8月3、内容介绍PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中最受欢迎的框架之一。本书基于PyTorch 2.0,详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例,配套示例源代码、PPT课件。《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》共分15[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年1月3、内容介绍《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识,包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论,深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》对自动驾驶工程实践中很重要但经常被忽[...]

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1、封面介绍2、出版时间2022年2月3、推荐理由虽然很多深度学习工具都使用Python,但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说,上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习,它非常适合构建快速模型,并且可以平稳地从个人应用扩展到[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年4月3、推荐理由适读人群 :深度学习框架PyTorch入门者、任何对深度学习感兴趣的人。英伟达(NVIDIA)公司资深深度学习架构工程师力作!介绍PyTorch新版本的常用模块及其底层实现逻辑。涉及PyTorch基础操作组合构造复杂的深度学习模型及其这些模型在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、语音合成和[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年8月3、推荐理由全网学员数达100多万的老师,带你从新手小白到数据科学家!内含50多个实战案例,从理论到实战,系统学习PyTorch,凝聚作者教学经验,切入读者入门痛点!适读人群 :本书引入了当下非常流行的自然语言预训练模型,如ELMo、BERT等,使读者能够使用自然语言利器AllenNLP及高层框架FastAI。[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年8月3、推荐理由本书是一本系统介绍深度学习及开源框架PyTorch的入门书。全书注重实战,每章围绕一个有意思的实战案例展开,不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现,而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习,以及对抗学习和深度强化学习等前沿技术。读[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年11月3、推荐理由在人工智能时代,如何尽快掌握人工智能的核心——深度学习,是每个欲进入该领域的人都会面临的问题。目前,深度学习框架很多,如TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等,这些框架各有优缺点,应该如何选择?是否有一些标准?我认为,适合自己的就是最好的。如果你是一位初学者,建[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年4月3、推荐理由PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Torch的基础上,针对Python语言发布的一个全新的机器学习工具包,一经推出便受到了业界的广泛关注和讨论,目前已经成为机器学习从业人员的研发工具。《PyTorch深度学习》是使用PyTorch构建神经网络模型的实用指南,内容分[...]

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