PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach
Pradeepta Mishra
- 出版商: Apress
- 出版日期: 2019-01-28
- 定價: $1,598
- 售價: 6.0 折 $959
- 語言: 英文
- 頁數: 204
- 裝訂: Paperback
- ISBN: 1484242572
- ISBN-13: 9781484242575
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相關分類:
DeepLearning
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其他版本:
Pytorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models 2/E
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商品描述
Get up to speed with the deep learning concepts of Pytorch using a problem-solution approach. Starting with an introduction to PyTorch, you'll get familiarized with tensors, a type of data structure used to calculate arithmetic operations and also learn how they operate. You will then take a look at probability distributions using PyTorch and get acquainted with its concepts. Further you will dive into transformations and graph computations with PyTorch. Along the way you will take a look at common issues faced with neural network implementation and tensor differentiation, and get the best solutions for them.
What You Will Learn
- Master tensor operations for dynamic graph-based calculations using PyTorch
- Create PyTorch transformations and graph computations for neural networks
- Carry out supervised and unsupervised learning using PyTorch
- Work with deep learning algorithms such as CNN and RNN
- Build LSTM models in PyTorch
- Use PyTorch for text processing
Who This Book Is For
Readers wanting to dive straight into programming PyTorch.
商品描述(中文翻譯)
深入了解使用 PyTorch 的深度學習概念，並以問題解決的方式進行學習。從 PyTorch 的介紹開始，您將熟悉張量（tensors），這是一種用於計算算術運算的數據結構，並學習它們的操作方式。接著，您將使用 PyTorch 探索概率分佈並熟悉其概念。此外，您還將深入研究 PyTorch 中的轉換和圖計算。在此過程中，您將瞭解神經網絡實現和張量微分所面臨的常見問題，並獲得最佳解決方案。
接下來，您將學習 PyTorch 如何與監督和非監督算法一起工作。您將使用 PyTorch 瞭解卷積神經網絡、深度神經網絡和循環神經網絡的工作原理。最後，您將熟悉使用 PyTorch 進行自然語言處理和文本處理。
本書的學習重點包括：
- 掌握使用 PyTorch 進行基於動態圖的張量操作
- 創建用於神經網絡的 PyTorch 轉換和圖計算
- 使用 PyTorch 進行監督和非監督學習
- 使用 CNN 和 RNN 等深度學習算法
- 在 PyTorch 中構建 LSTM 模型
- 使用 PyTorch 進行文本處理
本書適合以下讀者：
- 希望直接進入 PyTorch 編程的讀者。
