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动手学深度学习PyTorch版+深度学习详解2册 阿斯顿·张 等 著 何孝霆,瑞潮儿·胡 译等 专业科技 文轩网
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动手学深度学习PyTorch版+深度学习详解2册
《动手学深度学习 PyTorch版》·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本; ·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合,精心编撰; ·全球400多所大学采用的教科书,提供视频课程、教学PPT、习题,方便教师授课与学生自学; ·能运行、可讨论的深度学习入门书,可在线运行源码并与作译者实时讨论。《深度学习详解》1.李宏毅老师亲笔推荐,杨小康、周明、叶杰平、邱锡鹏鼎力推荐! 2.数百万次播放的深度学习课程配套书,李宏毅老师亲自点赞的开源项目,GitHub超10000次Star的开源笔记。 3.从Transformer到ChatGPT技术原理一个不落GPT中的T代表的正是Transformer。如何理解这一在深度学习领域具有深远影响的概念?从经典的论文开始,逐步深度介绍Transformer的原理。本书包含单独的ChatGPT章节,不仅介绍了Cnull
《动手学深度学习 PyTorch版》本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容,并针对技术的发展,新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章,第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识,并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机;第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具;第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践,主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概null
《动手学深度学习 PyTorch版》
作者简介: 阿斯顿·张(Aston Zhang),亚马逊资深科学家,美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士,统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习和自然语言处理的研究,荣获深度学习国际学术会议ICLR杰出论文奖、ACM UbiComp杰出论文奖以及ACM SenSys论文奖提名。他担任过EMNLP领域主席和AAAI资深程序委员。 扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton),美国卡内基梅隆大学机器学习和运筹学助理教授,并在海因茨公共政策学院以及软件和社会系统系担任礼节性任命。他领导着近似正确机器智能(ACMI)实验室,研究涉及核心机器学习方法、其社会影响以及包括临床医学和自然语言处理在内的各种应用领域。他目前的研究重点包括处理各种因果结构下分布变化的稳健和自适应算法、超越预测为决策提供信息(包括应对已部署模型的战略响应)、null
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