PyTorch深度學習指南-計算機視覺.卷II 9787111749721 丹尼爾.沃格特.戈多伊
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：PyTorch深度學習指南-計算機視覺.卷II ISBN：9787111749721 出版社：機械工業 著編譯者：丹尼爾.沃格特.戈多伊 頁數：236 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1630083 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 「PyTorch深度學習指南」叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、演算法和模型，並著重展示了PyTorch是如何實現這些演算法和模型的。其共分三卷：編程基礎、計算機視覺、序列與自然語言處理。 本書為該套叢書的第二卷：計算機視覺。本書主要介紹了深度模型、激活函數和特徵空間；Torchvision、數據集、模型和轉換；卷積神經網路、丟棄和學習率調度器；遷移學習和微調流行的模型（ResNet、Inception等）等內容。 本書適用於對深度學習感興趣，並希望使用PyTorch實現深度學習的Python程序員閱讀學習。作者簡介 趙春江，博士，畢業於上海交通大學。在信息處理領域有著十余年豐富的教學和科研經驗。在科研方面，主持過3項省級教科研項目，在國內外期刊和會議中共發表20餘篇學術論文，其中被SCl或EI檢索共計12篇。目錄 前言致謝 關於作者 譯者序 常見問題 為什麼選擇PyTorch？ 為什麼選擇這套書？ 誰應該讀這套書？ 我需要知道什麼？ 如何閱讀這套書？ 下一步是什麼？ 設置指南 官方資料庫 環境 谷歌Colab Binder 本地安裝 繼續 第4章 圖像分類 劇透 Jupyter Notebook 導入 圖像分類 數據生成 NCHW與NHWC Torchvision 數據集 模型 轉換 圖像上的轉換 張量上的轉換 組合轉換 數據準備 數據集轉換 SubsetRandomSampler 數據增強轉換 WeightedRandomSampler 種子和更多（種子） 小結 作為特徵的像素 淺層模型 符號 模型配置 模型訓練 深層模型 模型配置 模型訓練 給我看看數學 給我看看代碼 作為像素的權重 激活函數 Sigmoid 雙曲正切（TanH） 整流線性單元（ReLU） 泄漏ReLU 參數ReLU（PReLU） 深度模型 模型配置 模型訓練 再給我看看數學 歸納總結 回顧 獎勵章 特徵空間 二維特徵空間 轉換 二維模型 決策邊界，激活方式 更多的函數，更多的邊界 更多的層，更多的邊界 更多的維度，更多的邊界 回顧 第5章 卷積 劇透 Jupyter Notebook 導入 卷積 濾波器/內核 卷積運算 四處移動 形狀 在PyTorch中進行卷積 步幅 填充 真正的濾波器 池化 展平 維度 典型架構 LeNet-5 多類分類問題 數據生成 數據準備 損失 分類損失總結 模型配置 模型訓練 可視化濾波器和其他 可視化濾波器 鉤子 可視化特徵圖 可視化分類器層 準確率 載入器應用 歸納總結 回顧 第6章 石頭、剪刀、布 劇透 Jupyter Notebook 導入 關於石頭、剪刀、布 石頭、剪刀、布數據集 數據準備 ImageFolder 標準化 真實數據集 三通道卷積 更高級的模型 丟棄 二維丟棄 模型配置 優化器 學習率 模型訓練 準確率 正則化效果 可視化濾波器 學習率 尋找LR 自適應學習率 隨機梯度下降（SGD） 學習率調度器 驗證損失調度器 自適應與循環 歸納總結 回顧 第7章 遷移學習 劇透 Jupyter Notebook 導入 遷移學習 ImageNet ImageNet大規模視覺識別挑戰賽（ILSVRC） ILSVRC-2012 ILSVRC-2014 ILSVRC-2015 對比各架構 實踐中的遷移學習 預訓練模型 模型配置 數據準備 模型訓練 生成特徵數據集 頂層模型 輔助分類器（側頭） 1×1卷積 Inception模塊 批量歸一化 遊程（running）統計 評估階段 動量 BatchNorm2d 其他歸一化 小結 殘差連接 學習恆等 捷徑的力量 殘差塊 歸納總結 微調 特徵提取 回顧 額外章 梯度消失和爆炸 劇透 Jupyter Notebook 導入 梯度消失和爆炸 梯度消失 球數據集和塊模型 權重、激活和梯度 初始化方案 批量歸一化 梯度爆炸 數據生成和準備 模型配置和訓練 梯度裁剪 模型配置和訓練 用鉤子裁剪 回顧 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
