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题名/责任者:

深度学习理论与实战:PyTorch案例详解/陈亦新著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021.2

ISBN及定价:

978-7-302-56850-6/CNY89.00

载体形态项:

XIII, 299页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning theory and practice using pytorch

其它题名:

PyTorch案例详解

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

陈亦新 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第298-299页)

提要文摘附注:

本书重点介绍了人工智能领域中基础知识，包括支持向量机、线性回归、决策树、随机森林、遗传算法、蚁群算法、卷积网络、循环网络，对抗生成网络，自编码器、各种聚类算法、目标检测算法以及强化学习DQN。旨在帮助人工智能新读者搭建一个全面且有用的基础框架。本书提供基于PyTorch的8个实战：决策树、MNIST手写数字分类、GAN基础之手写数字生成、GAN优化、风格迁移、目标检测(YOLO)、人脸检测(MTCNN)和自然语言处理。通过实战可以让读者对PyTorch的使用达到熟练水平。

使用对象附注:

智能机器研究者

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