- PyTorch深度学习应用实战
- - 作者：陈昭明//洪锦魁|责编:杜杨
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302645108
  - 出版日期：2023/11/01
  - 页数：551
- 售价：55.6

内容大纲
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。
作者介绍
目录
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

内容大纲

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