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简介
本书以新版深度学习框架PyTorch为基础,循序渐进地介绍其在深度学习中的应用。全书共10章,从深度学习数学知识入手,逐步介绍PyTorch在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模中的基本概念及应用示例,还将介绍模型的可视化和联邦学习等内容,以扩展读者的视野。本书在讲解每一个知识点的同时,都配合有动手练习实例,便于读者深入理解所学知识,并达成学以致用的目标。 本书原理与实践并重,易于理解且可操作性强,特别适合PyTorch新手、大学生、研究人员和开发人员使用,也可作为高等院校相关专业的教学用书。
编辑推荐
本书是一本综合讲述深度学习PyTorch框架的入门书,从数学知识和基本概念入手讲解,语言通俗,图文并茂,非常易于理解。 全书共20个案例,基本上每一种模型都先讲解基础知识,再配合实操案例,理论兼备实操,有助于读者快速理解。 所有程序示例都进行了详细说明,同时在讲解程序示例时辅以练习题。全书程序示例都免费提供完整的源代码,读者可以参照程序直接上机实践与练习。 本书的内容也较为丰富,如涉及深度神经网络、数值建模、图像建模、文本建模、音频建模、模型可视化等内容,有助于读者在学习PyTorch框架的基础上广泛了解深度学习在多个领域的应用。 本书使用当前新版Python 3.10和PyTorch 1.10版本编写,旨在使读者了解新版本的新特性。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2022-03-01
- 更新: 2023-12-17
- 书号:9787302598985
- 中图:TP181
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术