|
|
|
PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中最受歡迎的框架之一。本書基於PyTorch 2.0，詳細介紹深度學習的基本理論、算法和應用案例，配套示例源代碼、PPT課件。
《PyTorch?2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基於PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基於PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的Word Embedding、基於循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基於PyTorch的強化學習實戰、基於MFCC的語音喚醒實戰、基於PyTorch的人臉識別實戰。
《PyTorch?2.0深度學習從零開始學》適合深度學習初學者、PyTorch初學者、PyTorch深度學習項目開發人員學習，也可作為高等院校或高職高專學校計算機技術、人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術等相關專業的教材。
王曉華，高校計算機專業講師，研究方向為雲計算、大數據與人工智能。著有《Python機器學習與可視化分析實戰》《谷歌JAX深度學習從零開始學》《Spark 3.0大數據分析與挖掘：基於機器學習》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》《TensorFlow知識圖譜實戰》《TensorFlow人臉識別實戰》《TensorFlow語音識別實戰》《TensorFlow+Keras自然語言處理實戰》《TensorFlow 2.0卷積神經網絡實戰》《Keras實戰：基於TensorFlow2.2的深度學習實踐》《TensorFlow 2.0深度學習從零開始學》《深度學習的數學原理與實現》。
王曉華
高校計算機專業講師，研究方向為雲計算、大數據與人工智慧。著有《Python機器學習與視覺化分析實戰》《穀歌JAX深度學習從零開始學》《Spark 3.0大數據分析與挖掘：基於機器學習》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》《TensorFlow知識圖譜實戰》《TensorFlow人臉識別實戰》《TensorFlow語音辨識實戰》《TensorFlow+Keras自然語言處理實戰》《TensorFlow 2.0卷積神經網路實戰》《Keras實戰：基於TensorFlow2.2的深度學習實踐》《TensorFlow 2.0深度學習從零開始學》《深度學習的數學原理與實現》。
