用PyTorch入门深度学习,本书是不二之选!
随着AlphaGo 以 3:1 的成绩战胜李世石,人们对人工智能的热情如井喷式增长,你也许对人工智能充满兴趣,向往着了解机器学习,特别是深度学习,那么本书恰好能够由浅及深地带你进入深度学习这个世界。
讲深度学习的书有很多,深度学习的框架也有很多,本书将以 PyTorch 为工具从基础的线性回归开始,讲到时下最前沿的生成对抗网络,并在其中穿插 PyTorch 的教学,所以本书不仅仅是深度学习的入门指南,同时也是 PyTorch 的入门教程。
本书针对的对象是对深度学习有所了解、用过一些深度学习框架(如使用 Tensor?Flow 跑过简单的模型),但是希望能够用 PyTorch 进行深度学习研究和学习的入门者。阅读本书并不需要太多的数学基础,但是需要一定的 Python 基础。本书中的数学推导不多,感觉困难的读者可以跳过,这对理解全书的主要内容不会造成影响。
《深度学习入门之PyTorch》
廖星宇,目前就读于中国科学技术大学应用数学系,获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章,具有一定的阅读量和人气。
本书深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术,在本书中,我们将帮助你入门深度学习。本书将从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读本书,你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络,以及生成对抗网络,最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果,以及 PyTorch 在实际项目中的应用。本书将理论和代码相结合,帮助读者更好地入门深度学习,适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。
1 作者本身也是从小白开始入门深度学习的,无论从书中内容,还是讲解思路,以及语言风格,均适合你从零开始进入深度学习这个充满魔力的世界。
2 实例简单而不简约,用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。
3 虽然是一本入门教程,但是对原理的讲述也不含糊,清晰易懂,让读者能知其然且知其所以然。
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