- ISBN:9787302669111
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:516
- 出版时间:2024-08-01
- 条形码:9787302669111 ; 978-7-302-66911-1
本书特色
掌握深度学习存在一定的门槛。首先要求有一定的数理统计基础,其次需要很强的编程能力。对于应用领域的研究人员而言,除了要具备这两个条件,还必须拥有扎实的专业领域知识,这些要求提高了深度学习的学习门槛和成本,很多人不得已止步于该领域的学习和应用深度学习解决实际问题。毕竟,仅深度学习涉及的理论和改进模型便多如牛毛,要在短时间内掌握绝非易事。 总而言之,学习深度学习存在以下3个方面的困难:①深度学习涉及的理论难度大,让很多人望而生畏;②深度学习框架繁多,上手难度较大;③理论与代码实践结合困难,理论和实践脱节严重。尽管深度学习存在重重壁垒,但是它前进的步伐并未因此而放缓,各种新的机器学习方法(元学习、迁移学习和集成学习等)骈兴错出,让人应接不暇,不少人对此深感焦虑和恐慌。 那么,有没有克服这些困难的方法呢?当然有。《深度学习精粹与PyTorch实践》正是医治这些焦虑的“良方”,《深度学习精粹与PyTorch实践》不但将深度学习理论、工具和实战相结合,还深入介绍了深度学习基本理论和高级神经网络,包括*常见的卷积神经网络、循环神经网络和对抗神经网络,以及近几年流行的Transformer和迁移学习等机器学习方法。
内容简介
深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制,是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式,为你揭示这些原理,让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。
《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学习算法的内部运作机制,即使是机器学习初学者也能轻松理解。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释,以及数十个基于PyTorch框架的实战示例,逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂的数学公式堆砌,而是采用直观易懂的方式阐述每种神经网络类型的运作逻辑。更令人兴奋的是,书中提供的所有解决方案均可在现有的GPU硬件上顺畅运行!
主要内容
·选择正确的深度学习组件
·训练和评估深度学习模型
·微调深度学习模型以实现性能*大化了解深度学习术语
目录
作者简介
郭涛,Turing Lab发起人,主要从事模式识别与人工智能、智能机器人技术、软件工程技术和地理人工智能(GeoAI)、时空大数据挖掘与分析等前沿交叉领域研究。曾翻译过《复杂性思考:复杂性科学和计算模型(第2版)》《神经网络设计与实现》等多本图书。
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