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PyTorch 2.0深度学习从零开始学
王晓华更新时间:2024-12-27 21:22:20
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PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的WordEmbedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。
品牌:清华大学
上架时间:2023-08-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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解构ChatGPT
ChatGPT的诞生与迭代,昭示着AIGC领域向前迈出了重要一步,以更为拟人的人工智能提高了人机对话效率和自然程度,可能彻底改变人类与计算机的交互方式。因此,大众对于ChatGPT类产品的认识和学习将对自身成长与社会进步大有裨益。为帮助读者快速了解ChatGPT,本书避免使用过多的专业术语和复杂的数学推导过程,而是采用生动的示例和精致的图表,重点围绕ChatGPT的技术变迁、应用变革与挑战变局,图计算机14.4万字 - 会员
AI辅助编程实战
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ChatGPT漫谈
本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术,以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分,其中第1章为第1部分,第2章为第2部分,第3章和第4章为第3部分。首先,详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式,同时也揭示了在人工智能生成内容(AIGC)领域下,图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势;接下来,对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析,包括大规模模计算机10.8万字 - 会员
合成生物学智能化设计与应用
本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线,详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展,深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史,然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用,并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展,最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势,计算机23万字 - 会员
量子人工智能
量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。全书共13章,第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第计算机7.6万字 - 会员
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本书基于国产自主可控龙芯处理器,系统地介绍计算机视觉领域的基本理论与实践,并结合当前主流的深度学习框架和龙芯平台以项目式教学的形式讲述任务的实施。本书主要包括OpenCV基础功能实战、深度学习框架的部署、计算机视觉技术基础知识、图像分类网络的部署、目标检测网络的部署、图像分割网络的部署、龙芯智能计算平台模型的训练和龙芯智能计算平台的推理部署等内容。通过阅读本书,读者能够了解和掌握深度学习在计算机视计算机10万字