PyTorch深度学习应用实战--聚文网

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内容简介

本书以统计学/数学为出发点，介绍深度学习必备的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer 、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。本书适合深度学习入门者、数据工程师、信息技术工作者阅读，也可作为高校计算机相关专业的教材。

作者简介

洪锦魁，中国台湾省计算机专家，IT作家。 ◆DOS时代代表作：汇编语言、C、C++、Pascal、数据结构。 ◆Windows时代代表作：Windows编程、Programming、VistJal Basic。 ◆Internet时代代表作：网页设计、HTML、JavaScript。 ◆大数据时代代表作：R语言。其作品版权被输出到中国大陆（简体中文）、马来西亚（马来文）、美国（英文）。近年来作品： ◆Java王者归来 ◆Python王者归来 ◆HTML5+CSS3王者归来 ◆R语言迈向大数据之路其著作特色：所有程序语法会依特性分类，同时以实用的程序范例进行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。

第1篇深度学习导论第1章深度学习介绍 1-1 人工智能历经的三波浪潮 1-2 AI的学习地图 1-3 TensorFlow对比PyTorch 1-4 机器学习开发流程 1-5 开发环境安装 1-6 免费云端环境开通第2章神经网络原理 2-1 必备的数学与统计知识 2-2 万般皆自“回归”起 2-3 神经网络 2-3-1 神经网络概念 2-3-2 梯度下降法 2-3-3 神经网络权重求解第2篇 PyTorch基础篇第3章 PyTorch学习路径与主要功能 3-1 PyTorch学习路径 3-2 张量运算 3-2-1 向量 3-2-2 矩阵 3-2-3 使用PyTorch 3-3 自动微分 3-4 神经网络层 3-5 总结第4章神经网络实操 4-1 撰写第一个神经网络程序 4-1-1 最简短的程序 4-1-2 程序强化 4-1-3 试验 4-2 模型种类 4-2-1 Sequential model 4-2-2 Functional API 4-3 神经层 4-3-1 完全连接层 4-3-2 Dropout Layer 4-4 激励函数 4-5 损失函数 4-6 优化器 4-7 效能衡量指标 …… 第3篇进阶的影像应用第4篇自然语言处理第5篇强化学习第6篇图神经网络

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