PyTorch選單 PyTorch Recipes_ A Problem-Solution Approach - 2019.Pdf

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

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使用問題解決方法快速瞭解Pytorch的深度學習概念。從PyTorch簡介開始，您將熟悉張量，這是一種用於計算算術運算的資料結構，也可以瞭解它們的運算方式。然後，您將使用PyTorch檢視概率分佈，並熟悉其概念。此外，您將深入瞭解PyTorch的轉換和圖形計算。在此過程中，您將瞭解神經網路實施和張量差異所面臨的常見問題，併為它們獲得最佳解決方案。

繼續演算法;您將瞭解PyTorch如何使用有監督和無監督演算法。您將看到卷積神經網路，深度神經網路和遞迴神經網路如何使用PyTorch。總之，您將熟悉使用PyTorch進行自然語言處理和文字處理。

你將學到什麼

使用PyTorch進行基於動態圖形計算的主張量操作
為神經網路建立PyTorch變換和圖形計算
使用PyTorch進行有監督和無監督的學習
使用深度學習演算法，如CNN和RNN
在PyTorch中構建LSTM模型
使用PyTorch進行文字處理

本書適用於誰

想要直接深入程式設計PyTorch的讀者

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

參考資料

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