PYTORCH深度学习指南(共三册编程基础+计算机视觉+序列与自然语言处理)

内容简介

“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书为该套丛书的**卷：编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练循环、数据加载器、小批量和优化器；二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集；决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书为该套丛书的第二卷：计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征空间；Torchvision、数据集、模型和转换；卷积神经网络、丢弃和学习率调度器；迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书为该套丛书的第三卷：序列与自然语言处理。本书主要介绍了循环神经网络（RNN、GRU和LSTM）和一维卷积；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩码和位置编码；Transformer、层归一化和视觉Transformer（ViT）；BERT、GPT-2、单词嵌入和HuggingFace库等内容。