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PyTorch教程 21个项目玩转PyTorch实战 王飞 等 编 专业科技 文轩网
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PyTorch教程 21个项目玩转PyTorch实战
通过经典项目入门 PyTorch,通过前沿项目提升 PyTorch,基于PyTorch玩转深度学习。
PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库,它主要由Meta(原Facebook)的人工智能研究实验室开发,在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目,方便快速上手,如MNIST数字识别,读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型,如R-CNN模型,通过这个模型的学习,读者可以对目标检测任务有一个基本的认识,对于基本的网络结构原理有一定的了解。另外,本书对于当前比较热门的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍,方便读者拓宽视野,掌握前沿方向。 本书适合人工智能、机器学习、深度学习方面的人员阅读,也适合其他IT方面从业者,另外,还可以作为相关专业的教材。
王飞,2019年翻译了PyTorch官方文档,读研期间研究方向为自然语言处理,主要是中文分词、文本分类和数据挖掘。目前在教育行业工作,探索人工智能技术在教育中的应用。 何健伟,曾任香港大学研究员,研究方向为自然语言处理,目前从事大规模推荐算法架构研究工作。 林宏彬,硕士期间研究方向为自然语言处理,现任阿里巴巴算法工程师,目前从事广告推荐领域的算法研究工作。 史周安,软件工程硕士,人工智能技术爱好者、实践者与探索者。目前从事弱监督学习、迁移学习与医学图像相关工作。
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