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PyTorch深度学习简明实战
本书针对深度学习及开源框架——PyTorch,采用简明的语言进行知识的讲解,注重实战。全书分为4篇,共19章。深度学习基础篇(第1章~第6章)包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇(第7章~第14章)包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类
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