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內容簡介: |
“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。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第一卷:编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd;训练循环、数据加载器、小批量和优化器;二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集;决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。
本书适用于对深度学习感兴趣,并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。
“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。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第二卷:计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征空间;Torchvision、数据集、模型和转换;卷积神经网络、丢弃和学习率调度器;迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。
“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。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第三卷:序列与自然语言处理。本书主要介绍了循环神经网络(RNN、GRU和LSTM)和一维卷积;Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩码和位置编码;Transformer、层归一化和视觉Transformer(ViT);BERT、GPT-2、单词嵌入和HuggingFace库等内容。
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關於作者: |
丹尼尔?沃格特?戈多伊是一名数据科学家、开发人员、作家和教师。自2016年以来,他一直在柏林历史最悠久的训练营Data Science Retreat讲授机器学习和分布式计算技术,帮助数百名学生推进职业发展。
丹尼尔还是两个Python软件包——HandySpark和DeepReplay的主要贡献者。
他拥有在多个行业20多年的工作经验,这些行业包括银行、政府、金融科技、零售和移动出行等。
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目錄:
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9787111749783 PyTorch深度学习指南:编程基础 卷I
9787111749721 PyTorch深度学习指南:计算机视觉 卷II
9787111744597 PyTorch深度学习指南:序列与自然语言处理 卷III
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