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...
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 ·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。
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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 ...
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