作品简介
《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律,由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。 基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译,引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架,深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容;综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成,介绍了深度学习的新技术,实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。
《PyTorch深度学习项目教程》可作为高等职业院校人工智能技术专业相关课程的教材,也可作为工程人员的入门书籍。
出版社机械工业出版社
出版时间2024-10-01
ISBN9787111764335
共 10 章
Preface 前言
项目1手写数字识别
项目2二维曲线拟合
项目3猫狗图像分类
项目4提升猫狗图像分类的准确率
项目5文本翻译
项目6 食品加工人员异常 行为检测
项目7工业检测图像分割
项目8内容智能生成
参考文献

