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深度學習框架PyTorch快速開發與實戰

  • 作者：編者:邢夢來//王碩//孫洋洋
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121345647
  • 出版日期：2018/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：221
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    深度學習已經成為人工智慧炙手可熱的技術，PyTorch是一個較新的，容易上手的深度學習開源框架，目前已得到廣泛應用。邢夢來、王碩、孫洋洋編著的《深度學習框架PyTorch快速開發與實戰》從PyTorch框架結構出發，通過案例主要介紹了線性回歸，邏輯回歸，前饋神經網路，卷積神經網路，循環神經網路，自編碼模型，以及生成對抗網路。本書作為深度學習的入門教材，省略了大量的數學模型推導，通過實戰學習深度學習理論知識，適合想學人工智慧，缺少基礎的人群閱讀。
作者介紹
編者:邢夢來//王碩//孫洋洋
目錄
第1章  深度學習簡介
  1.1  深度學習
  1.2  神經網路的發展
  1.3  深度學習的應用
  1.4  常用的數學知識和機器學習演算法
  1.5  PyTorch簡介
    1.5.1  PyTorch介紹
    1.5.2  使用PyTorch的公司
    1.5.3  PyTorch API
    1.5.4  為什麼選擇Python語言
    1.5.5  Python 語言的特點
  1.6  常用的機器學習、深度學習開源框架
  1.7  其他常用的模塊庫
  1.8  深度學習常用名詞
第2章  PyTorch環境安裝
  2.1  基於Ubuntu環境的安裝
    2.1.1  安裝Anaconda
    2.1.2  設置國內鏡像
  2.2  Conda命令安裝PyTorch
  2.3  pip命令安裝PyTorch
  2.4  配置CUDA
第3章  PyTorch基礎知識
  3.1  張量
  3.2  數學操作
  3.3  數理統計
  3.4  比較操作
第4章  簡單案例入門
  4.1  線性回歸
  4.2  邏輯回歸
第5章  前饋神經網路
  5.1  實現前饋神經網路
  5.2  數據集
  5.3  卷積層
  5.4  Functional函數
  5.5  優化演算法
  5.6  自動求導機制
  5.7  保存和載入模型
  5.8  GPU加速運算
第6章  PyTorch可視化工具
  6.1  Visdom介紹
  6.2  Visdom基本概念
    6.2.1  Panes（窗格）
    6.2.2  Environments（環境）
    6.2.3  State（狀態）
  6.3  安裝V
  6.4  可視化介面
    6.4.1  Python函數屬性提取技巧
    6.4.2  vis.text
    6.4.3  vis.image
    6.4.4  vis.scatter

    6.4.5  vis.line
    6.4.6  vis.stem
    6.4.7  vis.heatmap
    6.4.8  vis.bar
    6.4.9  vis.histogram
    6.4.10  vis.boxplot
    6.4.11  vis.surf
    6.4.12  vis.conyour
    6.4.13  vis.mesh
    6.4.14  vis.svg
第7章  卷積神經網路
  7.1  卷積層
  7.2  池化層
  7.3  經典的卷積神經網路
    7.3.1  LeNet-5神經網路結構
    7.3.2  ImageNet-2010網路結構
    7.3.3  VGGNet網路結構
    7.3.4  GoodLeNet網路結構
    7.3.5  ResNet網路結構
  7.4  卷積神經網路案例
  7.5  深度殘差模型案例
第8章  循環神經網路簡介
  8.1  循環神經網路模型結構
  8.2  不同類型的RNN
  8.3  LSTM結構具體解析
  8.4  LSTM的變體
  8.5  循環神經網路實現
    8.5.1  循環神經網路案例
    8.5.2  雙向RNN案例
第9章  自編碼模型
第10章  對抗生成網路
    10.1  DCGAN原理
    10.2  GAN對抗生成網路實例
第11章  Seq2seq自然語言處理
  11.1  Seq2seq自然語言處理簡介
  11.2  Seq2seq自然語言處理案例
第12章  量化交易簡介
  12.1  線性回歸預測股價
  12.2  前饋神經網路預測股價
  12.3  遞歸神經網路預測股價

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