Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵 计算机网络·编程语言与程序设计·0字 完本| 更新时间 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...
如何最简单、通俗地理解Pytorch? 芝士熊猫奶盖 供应链管理师职业技能等级证书持证人 PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库,可以帮助深度学习研究人员在动态计算图的环境下建立深度学习模型。通俗地说,PyTorch提供了一… 赞同 9添加评论
资深大数据和人工智能技术专家,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等的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TensorFlow》《深度实践Spark机器学习》《自己动手做大数据系统》《深入浅出Embedding原理解析与应用实践》等畅销书。
这是一本基于最新的Python和PyTorch版本的深度学习著作,旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域,轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法,快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶,从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择...
《Python深度学习基于PyTorch》PDF,531页,有书签目录,文字可复制,吴茂贵等著。,配套源代码。 下载:https://pan.baidu.com/s/1sJwYJUTfbAAINd33gis6bg 提取码: mf63 在自然语言处理(NLP)任务中,我们将自然语言交给机器学习算法来处理,但机器无法直接理解人类的语言,因此,首先要做的就是将语言数字化。如何对自然...
第一部分 PyTorch基础 第1章 NumPy基础知识2 1.1 生成NumPy数组3 1.1.1 数组属性4 1.1.2 利用已有数据生成数组4 1.1.3 利用 random 模块生成数组5 1.1.4 生成特定形状的多维数组7 1.1.5 利用arange、linspace 函数生成数组8 1.2 读取数据9 1.3 NumPy的算术运算11 1.3.1 逐元素操作...
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代码实例实现之,整本书的结构及各章节内容安排都遵循这个原则。此外,一些优化方法也采用这种方法,如对数据集Cifar10分类优化,先用一般卷积神经网络,然后使用集成方法、现代经典网络,最后采用数据...
在机器学习和深度学习中,涉及大量的数组或矩阵运算,本节我们将重点介绍两种常用的运算。一种是对应元素相乘,又称为逐元乘法(Element-Wise Product),运算符为np.multiply(),或*。另一种是点积或内积元素,运算符为np.dot()。 1.3.1 对应元素相乘 对应元素相乘(Element-Wise Product)是两个矩阵中对应元素乘积。np...
Python深度学习:基于PyTorch吴茂贵 计算机网络 / 编程语言与程序设计 · 11.9万字更新时间:2019-11-29 22:30:43开会员,本书免费读 > 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...