新书推荐——《深度学习精粹与PyTorch实践》

深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制,是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。

本书旨在通过深入浅出的方式,为你揭示这些原理,让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。

《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学习算法的内部运作机制,即使是机器学习初学者也能轻松理解。

本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释,以及数十个基于PyTorch框架的实战示例,逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。

本书避免了复杂的数学公式堆砌,而是采用直观易懂的方式阐述每种神经网络类型的运作逻辑。更令人兴奋的是,书中提供的所有解决方案均可在现有的GPU硬件上顺畅运行!

主要内容

● 选择正确的深度学习组件
● 训练和评估深度学习模型
● 微调深度学习模型以实现性能最大化了解深度学习术语

作者简介

Edward Raff博士是Booz Allen Hamilton公司的首席科学家,也是战略创新集团机器学习研究团队的共同负责人。他的工作涉及监督内部研究、招聘和培养技术人才、与高校合作伙伴合作以及专门从事高端机器学习的业务开发。Raff博士还协助几位客户开展高级研究。

他对机器学习的写作、开发和教学的热情源于他渴望分享自己对机器学习所有领域的热爱。他是Java统计分析工具(Java Statistical Analysis Tool,JSAT)的创建者,JSAT是一个用于在Java中进行快速机器学习的库。他目前带有5名博士生,编写了60多种出版物,并获得了3项最佳论文奖。

相关推荐
闲人编程2 分钟前
调试与性能优化技巧
人工智能·pytorch·深度学习
凉拌三丝26 分钟前
Llama Index案例实战(三)状态的设置与读取
人工智能·ai 编程
YoseZang30 分钟前
【机器学习和深度学习】分类问题通用评价指标:精确率、召回率、准确率和混淆矩阵
深度学习·机器学习·分类算法
微臣愚钝30 分钟前
《Generative Adversarial Nets》-GAN:生成对抗网络,一场伪造者与鉴定师的终极博弈
人工智能·深度学习
IT古董35 分钟前
【漫话机器学习系列】128.预处理之训练集与测试集(Preprocessing Traning And Test Sets)
深度学习·机器学习·自然语言处理
掘金酱38 分钟前
👏 用idea传递无限可能!AI FOR CODE挑战赛「创意赛道」作品提交指南
前端·人工智能·trae
招风的黑耳1 小时前
智慧城市智慧社区项目建设方案
人工智能·智慧城市
JokerSZ.1 小时前
复现:latent diffusion(LDM)stable diffusion
人工智能·深度学习·stable diffusion·生成模型
T0uken1 小时前
【深度学习】Pytorch:更换激活函数
人工智能·pytorch·深度学习
张琪杭1 小时前
pytorch tensor创建tensor
人工智能·pytorch·python