亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

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是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發布的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員的研發工具。

《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。

《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。

Vishnu Subramanian在領導、設計和實施大數據分析項目（人工智能、機器學習和深度學習）方面富有經驗。

擅長機器學習、深度學習、分布式機器學習和可視化等。 在零售、金融和旅行等行業頗具經驗，還善于理解和協調企業、人工智能和工程團隊之間的關系。

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/

題目： Deep Learning with PyTorch

摘要： 《PyTorch 深度學習》旨在指導人們開始自己的 AI/機器學習開發之路，全書總共只有 5 個章節， PyTorch的深度學習提供了一個詳細的、實踐性的介紹，介紹了使用PyTorch構建和訓練神經網絡，PyTorch是一個流行的開源機器學習框架。這本書包括：

• 深度學習與PyTorch圖書館簡介

• 預訓練網絡

• 張量

• 學習機制

• 用神經網絡擬合數據

第一章是入門內容介紹，主要介紹了什么是 PyTorch和為什么我們要選擇 PyTorch，以及對本書內容層次的總體介紹，讓剛剛入門的讀者能夠開門見山，大量的插圖介紹了深度學習和Pytorch的概念。

第二章則從張量這一深度學習的基本概念開始，介紹了張量的相關數學機制，以及深度學習是怎樣處理數據，完成學習這一過程的。

第三章開始則通過張量和真實世界的數據進行聯系，說明了如何使用張量表示表格、時序、圖像和文本等數據。

第四章則進入機器學習機制的介紹，說明了深度學習的權重更新和反向傳播原理。

第五章主要集中在使用 PyTorch 構建神經網絡并擬合數據分布。有了前幾章的理論基礎，這一章會增加很多代碼方面實踐介紹。

作者簡介：

Eli Stevens過去15年在硅谷做軟件工程師，過去7年在一家制造醫療設備軟件的初創公司擔任首席技術官。

Luca Antiga是位于意大利貝加莫的一家人工智能工程公司的聯合創始人兼首席執行官，也是Pythorch的定期撰稿人。

內容簡介這本書的前四章集中在足夠的理論和基礎，給你，實踐者，為這本書剩下的部分一個工作的基礎。最后五章將從這些概念出發，帶領您通過一系列使用DL4J進行深度學習的實踐路徑。

• 建立深度網絡
• 高級調優技術
• 矢量化不同的數據類型
• 運行深度學習工作流程的Spark

在本書中，我們交替使用DL4J和Deeplearning4j這兩個名稱。這兩個術語都指的是Deeplearning4j庫中的工具套件。

我們以這種方式設計這本書，因為我們覺得有必要讓這本書既包含足夠的理論，又足夠的實際，以構建生產級的深度學習工作流。我們認為，這種混合方法的書的覆蓋面適合這個空間。

第一章回顧了機器學習的一般概念，特別是深度學習，讓讀者快速了解了解本書其余部分所需要的基礎知識。我們增加了這一章，因為許多初學者可以使用這些概念的復習或入門，我們想讓盡可能多的讀者可以訪問這個項目。

第2章以第1章的概念為基礎，并為您提供了神經網絡的基礎。它在很大程度上是神經網絡理論的一個章節，但是我們的目標是用一種可訪問的方式來呈現信息。

第三章在前兩章的基礎上更進一步，讓你了解網絡是如何從神經網絡的基本原理發展而來的。

第四章介紹了深層網絡的四種主要架構，并為本書的其余部分提供了基礎。

在第5章中，我們將使用前半部分中的技術，帶您瀏覽一些Java代碼示例。

第6章和第7章討論了調優一般神經網絡的基本原理，然后討論了如何調優深度網絡的特定架構。這些章節是平臺無關的，將適用于任何深度學習庫的實踐。

第8章是對矢量化技術和如何使用DataVec (DL4J的ETL和矢量化工作流工具)的基礎知識的回顧。

第9章總結了該書的主體部分，回顧了如何在Spark和Hadoop上本地使用DL4J，并舉例說明了可以在自己的Spark集群上運行的三個實際示例。

這本書有許多附錄章節的主題是相關的，但不適合直接放在主要章節。主題包括:

• 人工智能
• 在DL4J項目中使用Maven
• 使用GPU
• 使用ND4J API
• 更多

部分截圖：

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。

簡介：

自從2012年以來，最近的技術史上最重大的事件也許就是神經網絡爆炸了。標記數據集的增長，計算能力的提高以及算法的創新齊頭并進。從那時起，深度神經網絡使以前無法實現的任務得以實現，并提高了任務的準確性，使它們超出了學術研究范圍，并進入了語音識別，圖像標記，生成模型和推薦系統等領域的實際應用。在這種背景下，Google Brain的團隊開始開發TensorFlow.js。該項目開始時，許多人認為“ JavaScript深度學習”是一種新穎事物，對于某些用例來說并不能當真。盡管Python已經有了一些完善的，功能強大的深度學習框架，但JavaScript機器學習的前景仍然是零散的和不完整的。在當時可用的少數JavaScript庫中，大多數僅支持以其他語言（通常是Python）進行預訓練的部署模型。

這本書不僅是作為如何在TensorFlow.js中編寫代碼的秘訣，而且還是以JavaScript和Web開發人員的母語為基礎的機器學習基礎入門課程。深度學習領域是一個快速發展的領域。我們相信，無需正式的數學處理就可以對機器學習有深入的了解，而這種了解將使您能夠在技術的未來發展中保持最新。有了這本書，您就成為成為成長中的JavaScript機器學習從業人員社區的第一步，他們已經在JavaScript和深度學習之間的交匯處帶來了許多有影響力的應用程序。我們衷心希望本書能激發您在這一領域的創造力和獨創性。

目錄：

內容簡介：

本書分為四個部分。第一部分僅由第一章組成，向您介紹了人工智能，機器學習和深度學習的概況，以及在JavaScript中實踐深度學習為何有意義。第二部分是對深度學習中最基礎和最常遇到的概念的簡要介紹。本書的第三部分系統地為希望建立對更前沿技術的理解的用戶，提供了深度學習的高級主題，重點是ML系統的特定挑戰領域以及與之配合使用的TensorFlow.js工具。

Vipul Vaibhaw在Github開源了一份關于Pytorch深度學習的書冊，《First steps towards Deep Learning with pyTorch》，這是一本關于深度學習的開源書籍。這本書應該是非數學的，迎合了那些沒有深度學習經驗，數學知識和興趣很少的讀者。這本書旨在幫助讀者邁出深度學習的“第一步”。

• 理解人工神經網絡
• Pytorch介紹
• 如何讓計算機看見？
• 如何讓計算機記憶？
• 下一步

github鏈接：
//github.com/vaibhawvipul/First-steps-towards-Deep-Learning