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PyTorch教程:21个项目玩转PyTorch实战

PyTorch教程:21个项目玩转PyTorch实战

王飞 / 何建伟 / 林宏彬 / 史周安 著

8.8万字
总字数
12
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作品简介

PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库,它主要由Meta(原Facebook)的人工智能研究实验室开发,在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。

本书介绍了简单且经典的入门项目,方便快速上手,如MNIST数字识别,读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。还介绍了一些实用且经典的模型,如R-CNN模型,通过这个模型的学习,读者可以对目标检测任务有一个基本的认识,对于基本的网络结构原理有一定的了解。

另外,本书对于当前比较热门的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍,方便读者拓宽视野,掌握前沿方向。适合人工智能、机器学习、深度学习方面的人员阅读,也适合其他IT方面从业者,另外,还可以作为相关专业的教材。

出版社北京大学出版社
出版时间2022-12-01
ISBN9787301334461
共 23 章
内容提要
前言
第1章 数字识别
第2章 ImageNet图像识别模型与CIFAR-10
第3章 从零构建图像分类模型
第4章 文本生成
第5章 目标检测和实例分割
第6章 人脸检测与识别
第7章 利用DCGAN生成假脸
第8章 pix2pix为黑白图片上色
第9章 Neural-Style与图像风格迁移
第10章 对抗机器学习和欺骗模型
第11章 word2vec与词向量
第12章 命名实体识别
第13章 基于AG_NEWS的文本分类
第14章 基于BERT的文本分类
第15章 文本翻译
第16章 文本阅读理解
第17章 为图像添加文本描述
第18章 聊天机器人
第19章 CycleGAN模型
第20章 图像超分辨率与ESPCN
第21章 强化学习

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