《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》已出版

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  本书以通俗易懂的方式介绍 PyTorch 深度学习基础理论,并以项目实战的形式详细介绍 PyTorch 框架的使用。为读者揭示 PyTorch 2.0 进行深度学习项目实战的核心技术,实战案例丰富而富有启发。


  本书内容

  本书共分 15 章,内容包括 PyTorch 概述、开发环境搭建、 基于 PyTorch MNIST 分类实战 、深度学习理论基础、 MNIST 分类实战、数据处理与模型可视化、基于 PyTorch 卷积层的分类实战、 PyTorch 数据处理与模型可视化、实战 ResNet 卷积网络模型、有趣的 Word Embedding 、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型 BERT 、自然语言处理的解码器、基于 PyTorch 的强化学习实战、基于 MFCC 的语音唤醒实战、基于 PyTorch 的人脸识别实战。

 

本书读者

  本书适合深度学习初学者、 PyTorch 初学者、 PyTorch 深度学习项目开发人员学习,也可作为高等院校或高职高专计算机技术、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材。

 

本书作者

  王晓华,高校计算机专业讲师,研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《 Python 机器学习与可视化分析实战》《谷歌 JAX 深度学习从零开始学》《 Spark 3.0 大数据分析与挖掘:基于机器学习》《 TensorFlow 深度学习应用实践》《 OpenCV+TensorFlow 深度学习与计算机视觉实战》《 TensorFlow 知识图谱实战》《 TensorFlow 人脸识别实战》《 TensorFlow 语音识别实战》《 TensorFlow+Keras 自然语言处理实战》《 TensorFlow 2.0 卷积神经网络实战》《 Keras 实战:基于 TensorFlow2.2 的深度学习实践》《 TensorFlow 2.0 深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

 

 

 


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