深度学习框架PyTorch快速开发与实战
编辑推荐
适读人群 ：本书作为深度学习的入门教材，省略了大量的数学模型推导，通过实战学习深度学习理论知识，适合想学人工智能，缺少基础的人群阅读。 本书选用Facebook开源深度学习库PyTorch作为深度学习框架，读者可以通过实战操作，快速创建经典卷积神经网络、循环神经网络、自编码模型、对抗生成网络等模型。开启海绵模式，尽可能多地学习深度学习原理知识，并有针对性地进行实际训练，相信一定会有所收获。 选择适合自己的深度学习开源平台，实现深度学习算法，利用深度学习开源平台，了解人工智能行业的发展动态，掌握前沿科学技术。
内容简介
深度学习已经成为人工智能炙手可热的技术，PyTorch是一个较新的、容易上手的深度学习开源框架，目前已得到广泛应用。本书从PyTorch框架结构出发，通过案例主要介绍了线性回归、逻辑回归、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码模型、以及生成对抗网络。本书作为深度学习的入门教材，省略了大量的数学模型推导，适合深度学习初学者，人工智能领域的从业者，以及深度学习感兴趣的人阅读。
作者简介
邢梦来，擅长量化分析理论，深入研究多空对比分析，对多空趋势平衡有独特的见解，形成一套多空对比体系。同时对对交易心理状况、人工智能与区块链技术也有较深的研究。 王硕，资深软件工程师，具有9年的Java企业应用开发经验和4年的教育培训经验，曾主持多个B/S项目开发，项目经验丰富，擅长Java EE（Struts2、Spring3、Hibernate3）项目开发、Python（程序GUI、数据分析、网络爬虫）项目开发，是极宽TOP开源团队核心成员，也是《PyQt5快速开发与实战》一书的作者之一。 孙洋洋，《PyQt5快速开发与实战》一书的作者之一，擅长网络爬虫、机器学习、量化投资与程序GUI开发设计。有多年量化投资实盘操作经历，现就职于某期货公司做量化研究员。
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