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PyTorch深度学习指南:计算机视觉 卷II
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“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型,并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书为该套丛书的第二卷:计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征空间; Torchvision、数据集、模型和转换;卷积神经网络、丢弃和学习率调度器;迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。 本书适用于对深度学习感兴趣,并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。
2024-04-23 18:26
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