PyTorch深度学习读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 193页 | 4.1 | 2019 | 人民邮电出版社 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| 55.00 | 2019-04-01 … | 2020-03-15 … | 51 |
深度学习为世界上的智能系统（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供了动力。随着硬件（如GPU）和软件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的进步以及大数据的可用性，人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。
本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块，还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先进的深度学习架构的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）进行了阐述，但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知...
作者简介深度学习为世界上的智能系统（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供了动力。随着硬件（如GPU）和软件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的进步以及大数据的可用性，人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。
本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块，还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先进的深度学习架构的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）进行了阐述，但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法，以及用来生成文本和图像的复杂神经网络（如生成网络），也在本书中有所涵盖。
学完本书后，读者可以使用PyTorch轻松开发深度学习应用程序。
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