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掌握使用PyTorch實現深度學習解決方案的實踐方面，使用實踐方法理解理論和實踐。Facebook的人工智能研究小組開發了一個名為PyTorch的平臺，該平臺擁有良好的理論基礎和實用技能，為你在現實世界中應用深度學習做好了準備。

首先，您將了解PyTorch的深度學習是如何以及為什么成為一種具有開創性的框架，它帶有一組工具和技術來解決現實世界中的問題。接下來，這本書將為你打下線性代數、向量微積分、概率和最優化的數學基礎。在建立了這個基礎之后，您將繼續討論PyTorch的關鍵組件和功能，包括層、損失函數和優化算法。

您還將了解基于圖形處理單元(GPU)的計算，這對訓練深度學習模型是必不可少的。介紹了深度學習的前饋網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短時記憶網絡、自動編碼器網絡和生成對抗網絡等關鍵網絡結構。在許多訓練和優化深度學習模型的技巧的支持下，這個版本的Python深度學習解釋了使用PyTorch將這些模型帶到生產中的最佳實踐。

你會: 回顧機器學習的基本原理，如過擬合、欠擬合和正則化。 了解深度學習的基本原理，如前饋網絡，卷積神經網絡，遞歸神經網絡，自動微分和隨機梯度下降。 使用PyTorch深入應用線性代數 探索PyTorch的基本原理及其構建塊 使用調優和優化模型

PyTorch非常容易學習，并提供了一些高級特性，比如支持多處理器，以及分布式和并行計算。PyTorch有一個預訓練模型庫，為圖像分類提供開箱即用的解決方案。PyTorch提供了進入尖端深度學習的最易訪問的切入點之一。它與Python編程語言緊密集成，因此對于Python程序員來說，編寫它似乎是自然和直觀的。獨特的、動態的處理計算圖的方法意味著PyTorch既高效又靈活。

本書是為那些想要使用PyTorch進行深度學習的人而寫的。目的是通過直接實驗讓您了解深度學習模型。這本書非常適合那些熟悉Python，了解一些機器學習基礎知識，并正在尋找一種方法來有效地發展他們的技能的人。這本書將集中在最重要的特征和給出實際的例子。它假設您有Python的工作知識，并熟悉相關的數學思想，包括線性代數和微分。這本書提供了足夠的理論，讓你開始和運行，不需要嚴格的數學理解。在本書結束時，您將有一個深度學習系統的實用知識，并能夠應用PyTorch模型來解決您關心的問題。

深度學習目前最流行的框架是Tensorflow和PyTorch，市面上講解Tensorflow的實戰教材很多，但關于PyTorch的書卻很少。今天給大家推薦一本2019年最新出爐的新書《PyTorch實戰 - 一個解決問題的方法》。本書內容很新，由淺入深，全面講解了如何基于PyTorch框架搭建深度學習模型，進行模型部署的方方面面，是一本不可多得的PyTorch入門書籍。

本書介紹

人工智能產品和解決方案的開發最近已經成為一種常態；因此，對基于圖論的計算框架的需求正在上升。當建模框架是動態的、靈活的，并且能夠適應其他框架時，讓深度學習模型在實際應用中工作是可能的。

PyTorch最近加入了圖形計算工具/編程語言聯盟。針對以前框架的局限性，PyTorch承諾在部署深度學習模型以及使用卷積神經網絡、遞歸神經網絡、LSTMs和深度神經網絡的組合創建高級模型方面提供更好的用戶體驗。PyTorch是由Facebook的人工智能研究部門創建的，該部門旨在使模型開發過程簡單、直接、動態，這樣開發人員就不必擔心在編譯和執行模型之前聲明對象。它基于Torch框架，是Python的擴展。

這本書面向數據科學家、自然語言處理工程師、人工智能解決方案開發人員、從事圖形計算框架的現有從業人員以及圖論研究人員。這本書主要講解張量（Tensor）的基礎知識、計算、執行基于算術的運算、矩陣代數和使用PyTorch框架的基于統計分布式運算。

第3章和第4章提供了關于神經網絡基礎知識的詳細描述。探索先進的神經網絡，如卷積神經網絡、遞歸神經網絡和LSTMs。讀者將能夠使用PyTorch函數實現這些模型。第5章和第6章主要講解模型的微調、超參數調整以及生產環境中如何對現有PyTorch模型進行改進。讀者將學習如何選擇超級參數來微調模型。第7章主要講解自然語言處理相關的應用。深度學習模型及其在自然語言處理和人工智能中的應用是該行業最苛刻的技能之一。讀者將能夠在深度學習模型中對PyTorch實現的執行和性能進行測試，以執行和處理自然語言。能夠將PyTorch與其他基于圖形計算的深度學習編程工具進行比較。

優化和機器學習的相互作用是現代計算科學最重要的發展之一。優化的公式和方法在設計從大量數據中提取基本知識的算法方面被證明是至關重要的。然而，機器學習并不僅僅是優化技術的消費者，而是一個快速發展的領域，它本身也在產生新的優化思想。這本書以一種對兩個領域的研究人員都可訪問的方式捕獲了優化和機器學習之間交互的藝術的狀態。

優化方法因其廣泛的適用性和吸引人的理論特性而在機器學習中占有重要地位。當今機器學習模型的復雜性、規模和多樣性日益增加，需要對現有假設進行重新評估。這本書開始了重新評估的過程。它描述了在諸如一階方法，隨機近似，凸松弛，內點方法，和近端方法等已建立的框架。它還專門關注一些新的主題，如正則化優化、魯棒優化、梯度和次梯度方法、分裂技術和二階方法。其中許多技術的靈感來自其他領域，包括運籌學、理論計算機科學和優化子領域。這本書將豐富機器學習社區和這些其他領域以及更廣泛的優化社區之間正在進行的交叉發展。

自然語言處理(NLP)為解決人工智能方面的問題提供了無限的機會，使Amazon Alexa和谷歌翻譯等產品成為可能。如果您是NLP和深度學習的新手，那么本實用指南將向您展示如何使用PyTorch(一個基于python的深度學習庫)應用這些方法。

作者Delip Rao和Brian McMahon為您提供了關于NLP和深度學習算法的堅實基礎，并演示了如何使用PyTorch構建應用程序，其中包含針對您所面臨問題的文本的豐富表示。每一章包括幾個代碼示例和插圖。

• 探索計算圖表和監督學習范式
• 掌握PyTorch優化張量操作庫的基礎知識
• 對傳統的NLP概念和方法進行概述
• 學習建立神經網絡的基本概念
• 使用嵌入來表示單詞、句子、文檔和其他特性
• 探索序列預測并生成序列對序列模型
• 學習構建生產NLP系統的設計模式

//www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781491978221/

機器學習簡明指南，不可錯過!

A Machine Learning Primer

亞馬遜研究科學家Mihail Eric關于機器學習實踐重要經驗。包括監督學習、機器學習實踐、無監督學習以及深度學習。具體為：

監督學習

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• 決策樹
• K-近鄰

機器學習實踐

• 偏差-方差權衡
• 如何選擇模型
• 如何選擇特征
• 正則化你的模型
• 模型集成
• 評價指標

無監督學習

• 市場籃子分析
• K均值聚類
• 主成分分析

深度學習

• 前向神經網絡
• 神經網絡實踐
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡

通過機器學習的實際操作指南深入挖掘數據

機器學習: 為開發人員和技術專業人員提供實踐指導和全編碼的工作示例，用于開發人員和技術專業人員使用的最常見的機器學習技術。這本書包含了每一個ML變體的詳細分析，解釋了它是如何工作的，以及如何在特定的行業中使用它，允許讀者在閱讀過程中將所介紹的技術融入到他們自己的工作中。機器學習的一個核心內容是對數據準備的強烈關注，對各種類型的學習算法的全面探索說明了適當的工具如何能夠幫助任何開發人員從現有數據中提取信息和見解。這本書包括一個完整的補充教師的材料，以方便在課堂上使用，使這一資源有用的學生和作為一個專業的參考。

機器學習的核心是一種基于數學和算法的技術，它是歷史數據挖掘和現代大數據科學的基礎。對大數據的科學分析需要機器學習的工作知識，它根據從訓練數據中獲得的已知屬性形成預測。機器學習是一個容易理解的，全面的指導，為非數學家，提供明確的指導，讓讀者:

• 學習機器學習的語言，包括Hadoop、Mahout和Weka
• 了解決策樹、貝葉斯網絡和人工神經網絡
• 實現關聯規則、實時和批量學習
• 為安全、有效和高效的機器學習制定戰略計劃

通過學習構建一個可以從數據中學習的系統，讀者可以在各個行業中增加他們的效用。機器學習是深度數據分析和可視化的核心，隨著企業發現隱藏在現有數據中的金礦，這一領域的需求越來越大。對于涉及數據科學的技術專業人員，機器學習:為開發人員和技術專業人員提供深入挖掘所需的技能和技術。

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。