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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

并列正题名:

現場で使える！PyTorch開発入門 : 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

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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