机器学习PyTorch菜谱 PyTorch Recipes_ A

2019-02-13 本文已影响17人 python测试开发

图片.png

下载： https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-336070659

使用问题解决方法快速了解Pytorch的深度学习概念。从PyTorch简介开始，您将熟悉张量，这是一种用于计算算术运算的数据结构，也可以了解它们的运算方式。然后，您将使用PyTorch查看概率分布，并熟悉其概念。此外，您将深入了解PyTorch的转换和图形计算。在此过程中，您将了解神经网络实施和张量差异所面临的常见问题，并为它们获得最佳解决方案。

继续算法;您将了解PyTorch如何使用有监督和无监督算法。您将看到卷积神经网络，深度神经网络和递归神经网络如何使用PyTorch。总之，您将熟悉使用PyTorch进行自然语言处理和文本处理。

你将学到什么

使用PyTorch进行基于动态图形计算的主张量操作
为神经网络创建PyTorch变换和图形计算
使用PyTorch进行有监督和无监督的学习
使用深度学习算法，如CNN和RNN
在PyTorch中构建LSTM模型
使用PyTorch进行文本处理

本书适用于谁

想要直接深入编程PyTorch的读者

github: https://github.com/Apress/pytorch-recipes

机器学习PyTorch菜谱 PyTorch Recipes_ A

参考资料

猜你喜欢

热点阅读