PyTorch深度學習應用實戰陳昭明洪錦魁著 9787302645108 【台灣高等教育出版社】

Name: PyTorch深度學習應用實戰 陳昭明 洪錦魁著 9787302645108 【台灣高等教育出版社】
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書名：PyTorch深度學習應用實戰
ISBN：9787302645108
出版社：清華大學
著編譯者：陳昭明洪錦魁著
頁數：551頁
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1606927
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內容簡介

本書以統計學/數學為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎，講解PyTorch的主體架構及最新的模塊功能，包括常見演算法與相關套件的使用方法，例如對象偵測、生成對抗網路、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識、BERT/Transformer、聊天機器人、強化學習、自動語音識別、知識圖譜等。本書配有大量案例及圖表說明，同時以程序設計取代定理證明，縮短學習過程，增加學習樂趣。本書適合深度學習入門者、數據工程師、信息技術工作者閱讀，也可作為高校計算機相關專業的教材。

作者簡介

洪錦魁，中國台灣計算機專家，IT圖書知名作者，近年出版《深度學習全書》《Python王者歸來（增強版）》《機器學習數學基礎一本通（Python版）》《機器學習微積分一本通（Python版）》等圖書。

第1篇深度學習導論
第1章深度學習介紹
1-1 人工智慧歷經的三波浪潮
1-2 AI的學習地圖
1-3 TensorFlow對比PyTorch
1-4 機器學習開發流程
1-5 開發環境安裝
1-6 免費雲端環境開通
第2章神經網路原理
2-1 必備的數學與統計知識
2-2 萬般皆自「回歸」起
2-3 神經網路
2-3-1 神經網路概念
2-3-2 梯度下降法
2-3-3 神經網路權重求解
第2篇 PyTorch基礎篇
第3章 PyTorch學習路徑與主要功能
3-1 PyTorch學習路徑
3-2 張量運算
3-2-1 向量
3-2-2 矩陣
3-2-3 使用PyTorch
3-3 自動微分
3-4 神經網路層
3-5 總結
第4章神經網路實操
4-1 撰寫第一個神經網路程序
4-1-1 最簡短的程序
4-1-2 程序強化
4-1-3 試驗
4-2 模型種類
4-2-1 Sequential model
4-2-2 Functional API
4-3 神經層
4-3-1 完全連接層
4-3-2 Dropout Layer
4-4 激勵函數
4-5 損失函數
4-6 優化器
4-7 效能衡量指標

第3篇進階的影像應用
第4篇自然語言處理
第5篇強化學習
第6篇圖神經網路

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