分类 PyTorch 教程 下的文章

1、封面介绍2、出版时间2020年12月3、推荐理由本书系统全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。介绍了深度学习的概念、主流工具及框架，分析了神经网络原理并实现，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）这些常用的深度学习模型进行了演练，在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别、文本自动生成等[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年12月3、推荐理由这本书是针对计算机科学专业大学生和软件工程师的。本课程旨在介绍深度强化学习，无需事先了解相关主题。但是，我们假设读者对机器学习和深度学习有基本的了解，并且对Python编程有中级的了解。一些使用PyTorch的经验也是有用的，但不是必需的。4、下载链接由于版权的原因，不再对外公开，仅限内部学习和交流使用。

1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年1月3、推荐理由深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和TensorFlow实践，全书共8章。第1章给出了深度学习的基本概况。第2章详细介绍了神经网络相关知识，内容包括M-P神经元模型、感知机、多层神经网络。第3章介绍了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow 2的安装流程与新特性[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由《人工智能程序员面试笔试宝典》是一本讲解人工智能面试笔试的百科全书，在写法上，除了讲解常见的面试笔试知识点，还引入了相关示例和笔试题辅以说明，让读者能够更加容易理解。《人工智能程序员面试笔试宝典》将人工智能面试笔试过程中各类知识点一网打尽，在内容的广度上，通过各种渠道，搜集了近3年来知名IT企业针对[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年7月3、推荐理由人工智能时代程序员不可不读深度学习面试宝典，全面收录135道真实算法面试题，直击面试要点，互联网头部企业都在用，数学之美作者吴军、动手学深度学习作者李沐推荐。深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度[...]

1、封面介绍2、出版时间2017年8月3、推荐理由《Deep Learning》（深度学习）是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书，以开源的形式免费在网络上提供，这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造。《Deep Learning》（深度学习）是一[...]