MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:17
- 题名/责任者:
- PyTorch开发入门:深度学习模型的构建与程序实现/(日) 杜世桥著 杨秋香, 陈晨等译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2022
- ISBN及定价:
- 978-7-111-70055-5/CNY79.00
- 载体形态项:
- XIV, 192页:图;24cm
- 其它题名:
- 深度学习模型的构建与程序实现
- 个人责任者:
- (日) 杜世桥 著
- 个人次要责任者:
- 杨秋香 译
- 个人次要责任者:
- 陈晨 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 版本附注:
- 据2018年日文版译出
- 出版发行附注:
- 翔泳社授权出版 限中国大陆发行
- 相关题名附注:
- 封面有日文题名
- 责任者附注:
- 杜世桥,大学时期就读于东京工业大学分子生物学专业,毕业后在一家IT公司从事软件开发和数据分析工作。在攻读研究生阶段,接触到了当时还不够活跃的Python和NumPy,并通过建立研究小组和编写资料进行了Python宣教活动。近年来,致力于为初创公司提供数据分析和机器学习开发支持。自2018年4月起,在物流IT初创公司工作,对机器学习、大数据分析和服务器开发等具有浓厚的兴趣。
- 提要文摘附注:
- 本书第1章介绍了PyTorch的包结构;第2章介绍了线性模型,并通过PyTorch的实际使用来实现线性回归模型和逻辑回归模型;第3章介绍了神经网络,实际使用PyTorch创建一个多层感知器(Perceptron);第4章介绍了通过卷积神经网络(CNN)进行的图像处理,通过PyTorch实际进行CNN的图像分类,低分辨率图像到高分辨率的转换,使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)进行新的图像生成以及迁移学习;第5章介绍了通过循环神经网络(RNN)进行的自然语言处理等。
- 使用对象附注:
- 本书适用于人工智能、机器学习相关专业领域的技术人员和爱好者
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP181/296 | CN1884831 | ![]() |
阅览 | 内阅图书 | |
TP181/296 | CN1884832 | ![]() |
借出-应还日期:2024-10-29 | 未央馆 | |
TP181/296 | CN1884833 | ![]() |
可借 | 未央馆 |
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