深度学习是一块难啃的硬骨头,对有一定开发经验和数学基础的从业者是这样,对初学者更是如此。其中卷积神经网络、循环神经网络、对抗式神经网络是深度学习的基石,同时也是深度学习的3大硬骨头。为了让读者更好地理解掌握这些网络,我们采用循序渐进的方式,先从简单特例开始,然后逐步介绍更一般性的内容,最后通过一些PyTorch代...
面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现点到面的快速扩展。3.表达形式:让图说话,一张好图胜过千言万语。机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享...
迁移学习:PyTorch支持使用预训练的模型进行迁移学习,使得用户可以在已有的知识基础上进行快速学习和适应新任务。 动态图与静态图:PyTorch采用动态图机制,使得模型在训练过程中可以灵活地进行修改和调整。同时,也支持将模型转换为静态图进行部署和推理,提高推理速度。 自定义扩展:PyTorch具有高度的灵活性和可扩展性,用户可以...
吴茂贵 著 更新时间:2019-01-10 16:06:37 开会员,本书免费读 >最新章节: 【正版无广】第22章 生成式对抗网络 计算机网络 编程语言与程序设计 在机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如Numpy的广播机制、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来...
吴茂贵 ·人工智能 ·16.7万字 会员 Python深度学习:基于TensorFlow 在机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如Numpy的广播机制、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到茅塞顿开的效果,但如果用一些图形来展现,再加上适当的文字说明...
吴茂贵 资深大数据和人工智能技术专家,就职于中国外汇交易中心,在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。在Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等机器学习和深度学习方面有大量的工程实践经验。著有《Python深度学习:基于PyTorch》《深度实践Spark机器学习》等畅销书。 王冬 任职于博世(中国)投资有...
吴茂贵,资深大数据和人工智能技术专家,就职于中国外汇交易中心,在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。在基于Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的机器学习和深度学习方面有大量的工程实践实践。著有《Python深度学习:基于TensorFlow》《深度实践Spark机器学习》《自己动手做大数据系统》等著作。
Python深度学习:基于PyTorch 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 关注店铺 手机下单 进店逛逛|关注店铺 关注 企业购更优惠 吴茂贵,郁明敏,杨本法,李涛,张粤磊著 京东价 ¥降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 选择商品系列 机器学习高级实践 ...
作者: 吴茂贵 等著 出版社: 机械工业出版社 出版时间:2019-10-01 开本:16开 页数:307 印刷时间:2020-02-24 字数:无 装帧:平装 语种:语种 版次:1 印次:1 I S B N:9787111637172 目录 前言 第一部分PyTorch基础 第1章Numpy基础2 1.1生成Numpy数组3 1.1.1从已有数据中创建数组3 ...
《Python深度学习:基于PyTorch》(吴茂贵,等)内容简介: 深度学习是一块难啃的硬骨头,对有一定开发经验和数学基础的从业者是这样,对初学者更是如此。其中卷积神经网络、循环神经网络、对抗式神经网络是深度学习的基石,同时也是深度学习的3大硬骨头。为了让读者更好..