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这是一份最新的2022动手学深度学习-pytorch,为深度学习或者pytorch入门者及进阶者提供了学习途径与资源。是深度学习很好的参考资料,让深度学习可平易近⼈,教会你概念、背景和代码。需要的朋友可下载试试!
大体可分为三部分,第一部分包括基础知识和预备知识。接下来的五章集中讨论现代深度学习技术。第三部分讨论可伸缩性、效率和应⽤程序。⼤部分章节都以可执⾏代码为特⾊,⼤部分代码都是基于PyTorch,书⾯向学⽣(本科⽣或研究⽣)、⼯程师和研究⼈员,他们希望扎实掌握深度学习的实⽤技术。
目录
1 前⾔ 17
2 预备知识 39
3 线性神经⽹络 83
4 多层感知机 125
5 深度学习计算 189
6 卷积神经⽹络 215
7 现代卷积神经⽹络 245
8 循环神经⽹络 287
9 现代循环神经⽹络 333
10 注意⼒机制 381
11 优化算法 427
12 计算性能 509
13 计算机视觉 555
14 ⾃然语⾔处理:预训练 655
15 ⾃然语⾔处理:应⽤ 709
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