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题名/责任者:

深度学习理论与实战:PyTorch案例详解/陈亦新著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-302-56850-6/CNY89.00

载体形态项:

xiii, 299页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning theory and practice using PyTorch

其它题名:

PyTorch案例详解

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

陈亦新 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

陈亦新, 硕士, 技术作家, 涉及人工智能、图像处理和医学等多个领域, 是一名热爱AI算法、立志AI落地造福社会的普通人。

书目附注:

有书目 (第298-299页)

提要文摘附注:

本书内容包括: 支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络 (VGG、GoogLeNet、Resnet、MobileNet、Efficient Net)、循环神经网络 (LSTM、GRU、Attention)、无监督学习、对抗生成网络 (DCGAN、WGAN-GP)、自编码器 (AR、VAE、VAE-GAN)、聚类算法、目标检测算法 (YOLO、MTCNN) 以及强化学习。

使用对象附注:

学习PyTorch的人员

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