【9成新正版包邮】深度学习入门之PyTorch
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出版时间:
2017-10
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装帧:
其他
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开本:
16开
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ISBN:
9787121326202
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出版时间:
2017-10
售价
￥
30.98
3.9折
定价
￥79.00
品相
九品
上书时间2024-04-26
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商品描述：
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目录
第1章 深度学习介绍
1.1 人工智能
1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习
1.2.1 数据挖掘
1.2.2 机器学习
1.2.3 深度学习
1.3 学习资源与建议
第2章 深度学习框架
2.1 深度学习框架介绍
2.2 PyTorch 介绍
2.2.1 什么是PyTorch
2.2.2 为何要使用PyTorch
2.3 配置PyTorch 深度学习环境
2.3.1 操作系统的选择
2.3.2 Python 开发环境的安装
2.3.3 PyTorch 的安装
第3章 多层全连接神经网络
3.1 热身：PyTorch 基础
3.1.1 Tensor（张量）
3.1.2 Variable（变量）
3.1.3 Dataset（数据集）
3.1.4 nn.Module（模组）
3.1.5 torch.optim（优化）
3.1.6 模型的保存和加载
3.2 线性模型
3.2.1 问题介绍
3.2.2 一维线性回归
3.2.3 多维线性回归
3.2.4 一维线性回归的代码实现
3.2.5 多项式回归
3.3 分类问题
3.3.1 问题介绍
3.3.2 Logistic 起源
3.3.3 Logistic 分布
3.3.4 二分类的Logistic 回归
3.3.5 模型的参数估计
3.3.6 Logistic 回归的代码实现
3.4 简单的多层全连接前向网络
3.4.1 模拟神经元
3.4.2 单层神经网络的分类器
3.4.3 激活函数
3.4.4 神经网络的结构
3.4.5 模型的表示能力与容量
3.5 深度学习的基石：反向传播算法
3.5.1 链式法则
3.5.2 反向传播算法
3.5.3 Sigmoid 函数举例
3.6 各种优化算法的变式
3.6.1 梯度下降法
3.6.2 梯度下降法的变式
内容摘要
深度学习如今已经成为科技领域炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习。廖星宇编著的《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习PyTorch，了解PyTorch基础，以及如何用PyTorch框架搭建模型。
通过阅读本书，你将学到机器学习中的线性回归和Logistic回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及PyTorch在实际项目中的应用。
本书将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习，适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。
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