细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界人工智能专家执笔，图文并茂，娓娓道来。兼备理论与实践，理论讲解细致，实践案例丰富。近百个教学示例及代码实现，6大深度学习热点应用。以Python为编程语言，兼顾前沿技术，适合对PyTorch感兴趣的各层次读者阅读。

内容简介

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。
《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深入浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。

作者简介

凌峰，毕业于中国科学院大学，博士，从事机器学习、人工智能、图像处理和计算视觉的研究与开发工作多年，发表多篇论文，拥有丰富的机器学习算法实现经验。丁麒文，研究生毕业，主要从事图像处理、机器学习、人工智能和机器视觉领域的研究工作，熟练运用基于Pytorch、TensorFlow等深度学习框架实现相关图像处理算法，并发表了多篇论文。

第1篇基础知识
第1章人工智能和Pyoch
1.1人工智能和深度学习
1.1.1人工智能
1.1.2深度学习
1.2深度学习框架
1.3PyTorch
1.3.1PyTorch简介
1.3.2PyTorch的应用领域
1.3.3PyTorch的应用前景
1.4小结
第2章开发环境
2.1PyTorch的安装
2.2NumPy
2.2.1NumPy的安装与查看
2.2.2NumPy对象
2.2.3数组
2.2.4数学计算
……

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