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题名/责任者:

PyTorch深度学习实战/(美)伊莱·史蒂文斯(Eli Stevens)，(意)卢卡·安蒂加(Luca Antiga)，(德)托马斯·菲曼(Thomas Viehmann)著 牟大恩译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-115-57767-2/CNY119.90

载体形态项:

417页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning with PyTorch

个人责任者:

(美) 史蒂文斯 (Stevens, Eli) 著

个人责任者:

(意) 安蒂加 (Antiga, Luca) 著

个人责任者:

(德) 菲曼 (Viehmann, Thomas) 著

个人次要责任者:

牟大恩 译

学科主题:

机器学习

非控制主题词:

PyTorch

中图法分类号:

TP181

一般附注:

深度学习系列

提要文摘附注:

本书介绍使用Python和PyTorch实现深度学习算法。全书共15章：深度学习和PyTorch库简介；预训练网络；从张量开始；使用张量表征真实数据；学习的机制；使用神经网络拟合数据；区分鸟和飞机：从图像学习；使用卷积进行泛化；使用PyTorch来检测癌症；将数据源组合成统一的数据集；训练分类模型以检测可疑肿瘤；通过指标和数据增强来提升训练；利用分割法寻找可疑结节；端到端的结节分析及下一步的方向；部署到生产环境等。

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