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PyTorch開(kāi)發(fā)入門(mén):深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與程序?qū)崿F(xiàn)

PyTorch開(kāi)發(fā)入門(mén):深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與程序?qū)崿F(xiàn)

定  價(jià):79 元

        

  • 作者:杜世橋
  • 出版時(shí)間:2022/3/1
  • ISBN:9787111700555
  • 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
  • 中圖法分類(lèi):TP181 
  • 頁(yè)碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:
  • 開(kāi)本:16開(kāi)
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《PyTorch開(kāi)發(fā)入門(mén):深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與程序?qū)崿F(xiàn)》以PyTorch為主要內(nèi)容,介紹了其安裝和實(shí)際應(yīng)用,共7章。其中,第1章介紹了PyTorch的包結(jié)構(gòu);第2章介紹了線性模型,并通過(guò)PyTorch的實(shí)際使用來(lái)實(shí)現(xiàn)線性回歸模型和邏輯回歸模型;第3章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)際使用PyTorch創(chuàng)建一個(gè)多層感知器(Perceptron);第4章介紹了通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行的圖像處理,通過(guò)PyTorch實(shí)際進(jìn)行CNN的圖像分類(lèi),低分辨率圖像到高分辨率的轉(zhuǎn)換,使用深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(DCGAN)進(jìn)行新的圖像生成以及遷移學(xué)習(xí);第5章介紹了通過(guò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進(jìn)行的自然語(yǔ)言處理,通過(guò)PyTorch實(shí)際進(jìn)行文本的分類(lèi)和文本的生成以及基于編碼器-解碼器模型的機(jī)器翻譯;第6章介紹了矩陣分解以及推薦系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建;第7章介紹了PyTorch模型的應(yīng)用程序嵌入,WebAPI的實(shí)際創(chuàng)建,Docker的打包發(fā)布,以及基于*新開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)標(biāo)準(zhǔn)的模型移植。

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