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题名/责任者:

PyTorch深度学习实战/(美) 伊莱·史蒂文斯, (意) 卢卡·安蒂加, (德) 托马斯·菲曼著 牟大恩译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022.02

ISBN及定价:

978-7-115-57767-2/CNY119.90

载体形态项:

417页:图;24cm

统一题名:

Deep learning with Pytorch

丛编项:

深度学习系列

个人责任者:

史蒂文斯 (Stevens, Eli) 著

个人责任者:

安蒂加 (Antiga, Luca) 著

个人责任者:

菲曼 (Viehmann, Thomas) 著

个人次要责任者:

牟大恩 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由Manning出版社授权出版

责任者附注:

伊莱·史蒂文斯, 一位首席技术官, 正致力于自动驾驶汽车行业的机器学习。卢卡·安蒂加, 一家人工智能工程公司和一家人工智能技术初创公司的联合创始人, 也是PyTorch的早期贡献者。托马斯·菲曼, PyTorch核心开发人员和机器学习培训师、顾问。

提要文摘附注:

本书指导读者使用Python和PyTorch实现深度学习算法。本书首先介绍PyTorch的核心知识, 然后带领读者体验一个真实的案例研究项目: 构建能够使用CT扫描检测恶性肺肿瘤的算法。你将学习如何用有限的输入训练网络, 并开始处理数据, 以获得一些结果。你将筛选出不可靠的初始结果, 并专注于如何诊断和修复神经网络中的问题。最后, 你将研究通过增强数据训练、改进模型体系结构和执行其他微调来改进结果的方法。通过这个真实的例子, 你会发现PyTorch是多么有效和有趣, 并掌握在生产中部署PyTorch模型的技能。

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