返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • PyTorch机器学习从入门到实战 校宝在线 等 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 校宝在线 孙琳 蒋阳波 汪建成 项斌著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2017-02-01 00:00:00
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    文轩网图书旗舰店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 校宝在线 孙琳 蒋阳波 汪建成 项斌著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2017-02-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-02-01
    • 字数:400
    • 页数:190
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111610458
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    PyTorch机器学习从入门到实战

    作  者:校宝在线 等 著
    定  价:59
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2018年11月01日
    页  数:190
    装  帧:平装
    ISBN:9787111610458
    主编推荐

    内容简介

    近年来,基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的入门图书,从深度学习原理入手,由浅入深,阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等内容,同时穿插学习PyTorch框架的各个知识点和基于知识点的实例。很后,综合运用PyTorch和深度学习知识来解决实践中的具体问题,比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说,本书是深度学习和PyTorch的入门教程,同时也引领读者进入机遇和挑战共存的人工智能领域。

    作者简介

    精彩内容

    目录

    前言
    章深度学习介绍1
    1.1人工智能、机器学习与深度学习2
    1.2深度学习工具介绍5
    1.3PyTorch介绍7
    1.4你能从本书中学到什么9
    第2章PyTorch安装和快速上手11
    2.1PyTorch安装12
    2.1.1Anaconda安装12
    2.1.2PyTorch安装19
    2.2JupyterNotebook使用19
    2.3NumPy基础知识22
    2.3.1基本概念23
    2.3.2创建数组24
    2.3.3基本运算26
    2.3.4索引、切片和迭代27
    2.3.5数组赋值32
    2.3.6更改数组的形状33
    2.3.7组合、拆分数组34
    2.3.8广播35
    2.4PyTorch基础知识37
    2.4.1Tensor简介37
    2.4.2Variable简介38
    2.4.3CUDA简介38
    2.4.4模型的保存与加载39
    2.4.5个PyTorch程序40
    第3章神经网络43
    3.1神经元与神经网络44
    3.2激活函数46
    3.2.1Sigmoid47
    3.2.2Tanh48
    3.2.3HardTanh49
    3.2.4ReLU50
    3.2.5ReLU的扩展51
    3.2.6Softmax54
    3.2.7LogSoftmax55
    3.3前向算法55
    3.4损失函数57
    3.4.1损失函数的概念57
    3.4.2回归问题57
    3.4.3分类问题58
    3.4.4PyTorch中常用的损失函数59
    3.5反向传播算法62
    3.6数据的准备65
    3.7PyTorch实例:单层神经网络实现66
    第4章深度神经网络及训练70
    4.1深度神经网络72
    4.1.1神经网络为何难以训练72
    4.1.2改进策略74
    4.2梯度下降75
    4.2.1随机梯度下降75
    4.2.2Mini-Batch梯度下降75
    4.3优化器77
    4.3.1SGD77
    4.3.2Momentum77
    4.3.3AdaGrad78
    4.3.4RMSProp79
    4.3.5Adam80
    4.3.6选择正确的优化算法81
    4.3.7优化器的使用实例82
    4.4正则化85
    4.4.1参数规范惩罚85
    4.4.2BatchNormalization86
    4.4.3Dropout87
    4.5PyTorch实例:深度神经网络实现89
    第5章卷积神经网络93
    5.1计算机视觉95
    5.1.1人类视觉和计算机视觉95
    5.1.2特征提取95
    5.1.3数据集97
    5.2卷积神经网络100
    5.2.1卷积层102
    5.2.2池化层104
    5.2.3经典卷积神经网络105
    5.3MNIST数据集上卷积神经网络的实现110
    第6章嵌入与表征学习114
    6.1PCA115
    6.1.1PCA原理115
    6.1.2PCA的PyTorch实现116
    6.2自编码器117
    6.2.1自编码器原理118
    6.2.2PyTorch实例:自编码器实现118
    6.2.3PyTorch实例:基于自编码器的图形去噪122
    6.3词嵌入125
    6.3.1词嵌入原理125
    6.3.2PyTorch实例:基于词向量的语言模型实现128
    第7章序列预测模型132
    7.1序列数据处理133
    7.2循环神经网络134
    7.3LSTM和GRU138
    7.4LSTM在自然语言处理中的应用142
    7.4.1词性标注142
    7.4.2情感分析144
    7.5序列到序列网络145
    7.5.1序列到序列网络原理145
    7.5.2注意力机制146
    7.6PyTorch实例:基于GRU和Attention的机器翻译147
    7.6.1公共模块147
    7.6.2数据处理147
    7.6.3模型定义151
    7.6.4训练模块定义155
    7.6.5训练和模型保存161
    7.6.6评估过程162
    第8章PyTorch项目实战165
    8.1图像识别和迁移学习——猫狗大战166
    8.1.1迁移学习介绍166
    8.1.2计算机视觉工具包166
    8.1.3猫狗大战的PyTorch实现167
    8.2文本分类172
    8.2.1文本分类的介绍173
    8.2.2计算机文本工具包174
    8.2.3基于CNN的文本分类的PyTorch实现174
    8.3语音识别系统介绍182
    8.3.1语音识别介绍182
    8.3.2命令词识别的PyTorch实现183

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购