深度学习理论与应用
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作者蒙祖强，欧元汉编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302635086
出版时间2023-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数312页
字数490千字
定价59元
货号SC:9787302635086
上书时间2024-06-12
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主编推荐:
本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言，兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性和易入门性于一身，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。
内容简介:
本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，供教学和学习参考使用。本书可作为各类高等学校人工智能和计算机相关专业的“人工智能”或“机器学习”课程的教材，也可作为人工智能、深度学习爱好者和初学者的自学教材，以及从事人工智能课题研究和应用开发人员的参考用书。
目录:
第1章绪论与PyTorch基础/1
1.1人工智能与神经网络1
1.2深度学习2
1.2.1什么是深度学习2
1.2.2深度学习的发展过程3
1.2.3深度学习的基础网络4
1.3建立PyTorch的开发环境4
1.3.1Anaconda与Python的安装4
1.3.2PyCharm和PyTorch的安装5
1.3.3PyTorch的Hello World程序6
1.4张量基础7
1.4.1张量的定义及其物理含义7
1.4.2张量的切片操作10
1.4.3面向张量的数学函数13
1.4.4张量的变形16
1.4.5张量的常用运算17
1.4.6张量的广播机制21
1.4.7梯度的自动计算22
1.4.8张量与其他对象的相互转换23
1.4.9张量的拼接24
1.5初识PyTorch框架25
1.5.1一个简单的网络模型25
1.5.2访问网络模型的各个网络层27
1.5.3访问模型参数及模型保存和加载方法29
1.6本章小结30
1.7习题31
第2章感知器——神经元/32
2.1感知器的定义32
2.2激活函数33深度学习理论与应用目录2.3感知器的训练34
2.3.1监督学习和无监督学习34
2.3.2面向回归问题的训练方法35
2.3.3面向分类问题的训练方法43
2.4使用PyTorch框架46
2.4.1PyTorch框架的作用47
2.4.2使用PyTorch
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