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  • 正版新书]PyTorch深度学习实战谢林·托马斯9787111657361
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    • 作者: 谢林·托马斯著 | 谢林·托马斯编 | 谢林·托马斯译 | 谢林·托马斯绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-06-01
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    • 作者: 谢林·托马斯著| 谢林·托马斯编| 谢林·托马斯译| 谢林·托马斯绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:300
    • 页数:223
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111657361
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 谢林·托马斯
  • 著: 谢林·托马斯 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 79
  • ISBN: 9787111657361
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2020-06-01
  • 页数: 223
  • 外部编号: 五三A22919
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 译者序

    前言

    作者简介

    审校者简介

    章 深度学习回顾和PyTorch简介

    1.1 PyTorch的历史

    1.2 PyTorch是什么

    1.2.1 安装PyTorch

    1.2.2 PyTorch流行的原因

    1.3 使用计算图

    1.3.1 使用静态图

    1.3.2 使用动态图

    1.4 探索深度学习

    1.5 开始编写代码

    1.5.1 学习基本操作

    1.5.2 PyTorch的内部逻辑

    1.6 总结

    参考资料

    第2章 一个简单的神经网络

    2.1 问题概述

    2.2 数据集

    2.3 新手模型

    2.4 PyTorch方式

    2.4.1 高阶API

    2.4.2 functional模块

    2.4.3 损失函数

    2.4.4 优化器

    2.5 总结

    参考资料

    第3章 深度学习工作流

    3.1 构思和规划

    3.2 设计和实验

    3.2.1 数据集和DataLoader类

    3.2.2 实用程序包

    3.3 模型实现

    3.4 训练和验证

    3.5 总结

    参考资料

    第4章 计算机视觉

    4.1 CNN简介

    4.2 将PyTorch应用于计算机视觉

    4.2.1 简单CNN

    4.2.2 语义分割

    4.3 总结

    参考资料

    第5章 序列数据处理

    5.1 循环神经网络简介

    5.2 问题概述

    5.3 实现方法

    5.3.1 简单RNN

    5.3.2 不错RNN

    5.3.3 递归神经网络

    5.4 总结

    参考资料

    第6章 生成网络

    6.1 方法定义

    6.2 自回归模型

    6.2.1 PixelCNN

    6.2.2 WaveNet

    6.3 GAN

    6.3.1 简单GAN

    6.3.2 CycleGAN

    6.4 总结

    参考资料

    第7章 强化学习

    7.1 问题定义

    7.2 回合制任务与连续任务

    7.3 累积折扣奖励

    7.4 马尔可夫决策过程

    7.5 解决方法

    7.5.1 策略和价值函数

    7.5.2 贝尔曼方程

    7.5.3 深度Q学习

    7.5.4 经验回放

    7.5.5 Gym

    7.6 总结

    参考资料

    第8章 将PyTorch应用到生产

    8.1 使用Flask提供服务

    8.2 ONNX

    8.3 使用TorchScript提高效率

    8.4 探索RedisAI

    8.5 总结

    参考资料

    谢林·托马斯(Sherin Thomas)的职业生涯始于信息安全专家,后来他将工作重心转移到了基于深度学习的安全系统。他曾帮助优选多家公司建立AI流程,并曾就职于位于印度班加罗尔的一家快速成长的初创公司CoWrks。他目前从事多个开源项目,包括 PyTorch、RedisAI 等,并领导TuringNetwork.ai的开发。他还专注于为奥罗比克斯(Orobix)分拆公司[tensor]werk建设深度学习基础设施。 我要感谢众多影响并激励我写作本书的专业人士,其中包括CoWrks的同事和我的朋友。很好感谢技术审校者和编辑助理。没有他们,我不可能在很后期限前完成本书。很后,也是很重要的一点,感谢我的妻子梅林。在工作的同时写作一本书是不容易的,没有她,我不可能做到这一点。苏丹舒·帕西(Sudhanshu Passi)是CoWrks的技术专家。在CoWrks ,他一直是机器学习的一切相关事宜的驱动者。在简化复杂概念方面的专业知识使他的著作成为初学者和专家的理想读物。这可以通过他的博客和本书得到证实。在业余时间,他还会在当地的游泳池内计算水下梯度下降。我要感谢谢林让我成为本书的合著者。我还要感谢我的父母多年来一直给予的支持。About the Reviewers 审校者简介 巴拉斯·G. S.(Bharath G. S.)是一名独立的机器学习研究员,目前在glib.ai担任机器学习工程师。他还是mcg.ai的机器学习顾问。他的主要研究领域包括强化学习、自然语言处理和认知神经科学。目前,他正在研究决策中的算法公平性问题。他还参与了隐私保护机器学习平台 OpenMined 的开源开发,作为核心协作者,他致力于私有且安全的分布式深度学习算法。你还可以找到他在 PyPI 上与合作者共同撰写的一些机器学习库,如 parfit、NALU 和 pysyft。廖星宇(Liao Xingyu)正在中国科技大学攻读硕士学位。他曾在北京旷视科技有限公司和JD AI实验室实习。著有《深度学习入门之PyTorch》。我要感谢在我审校本书时我的家人以及项目编辑汤姆的支持和帮助。

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