《细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现》由业界人工智能专家执笔,图文并茂,娓娓道来。 兼备理论与实践,理论讲解细致,实践案例丰富。 近百个教学示例及代码实现,6大深度学习热应用。 以Python为编程语言,兼顾前沿技术,适合对PyTorch感兴趣的各层次读者阅读。
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内容简介
作者简介
前言
第1篇 基础知识
第1章 人工智能和PyTorch
第2章 开发环境
第3章 PyTorch入门
第4章 卷积网络
第5章 经典神经网络
第6章 模型的保存和调用
第7章 网络可视化
第8章 数据加载和预处理
第9章 数据增强
第2篇 高级应用
第10章 图像分类
第11章 迁移学习
第12章 人脸检测和识别
第13章 生成对抗网络
第14章 目标检测
第15章 图像风格迁移
第16章 ViT
参考文献
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