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PYTORCH深度学习+机器学习 版权信息
- ISBN:2200059000440
- 条形码:2200059000442
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:
PYTORCH深度学习+机器学习 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自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识,包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论,深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》对自动驾驶工程实践中很重要但经常被忽略的知识进行了全面总结,包括多任务模型的损失平衡、Ubuntu操作系统、Anaconda和Docker等环境配置工具、C++开发环境搭建、神经网络压缩、模型导出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相关的技术。“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。
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