深度学习入门5：生成模型 - 第3页

...PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，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...

本书主要内容包括 PyTorch 中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch 基础知识，transformer 架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用 Wav2Vec2 进行语音识别，机器翻译应用开发，分布式 PyTorch 等。

...深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的 PyTorch 框架，运用 Python 语言实现了各种深度学习...

...人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门...

...p>本书特色简明易懂本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理...

...深度学习：21 天实战 Caffe》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架 Caffe 为例，由浅入深，从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习，通过阅读 Caffe 源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解...

...以多层神经网络、玻尔兹曼机器学习等经典理论为开端，以深度学习为结果，向读者展示了一个非常美妙的机器学习技术领域。内容包括数据采集、数据挖掘、机器学习、支持向量机、神经网络、模型调整、基于玻尔兹曼机器学习的图像处理方法等。

...示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术，并且给出了机器学习背后的原理，使你可以自己建立模型和应用程序。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的新版本进行了更新，涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN...

...机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习和深度学习的核心方法与实战技巧。该书基于当前主流的机器学习库——Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 2.x，涵盖从数据预处理、模型训练与评估，到深度...

...年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创 100 多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 + 生动形象的...