Deep Learning with Python: A Deep Learning modellek legjobb gyakorlatainak megismerése a Pytorch segítségével

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 6 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Deep Learning with Python: Learn Best Practices of Deep Learning Models with Pytorch

Könyv tartalma:

Sajátítsa el a PyTorch segítségével megvalósított mélytanulási megoldások gyakorlati szempontjait, az elmélet és a gyakorlat megértését szolgáló gyakorlati megközelítés segítségével. Ez a frissített kiadás felkészíti Önt a mélytanulás valós problémákra való alkalmazására, szilárd elméleti alapokkal és gyakorlati ismeretekkel a PyTorch segítségével, amely a Facebook Mesterséges Intelligencia Kutatócsoportja által kifejlesztett platform.

Kezdetben áttekintheti, hogyan és miért vált a PyTorch-csal történő mélytanulás úttörő keretrendszerré, amely a valós problémák megoldására szolgáló eszközök és technikák készletével rendelkezik. Ezután a könyv megalapozza a lineáris algebra, a vektorszámítás, a valószínűségszámítás és az optimalizálás matematikai alapjait. Miután megteremtette ezt az alapot, áttér a PyTorch kulcsfontosságú összetevőire és funkcióira, beleértve a rétegeket, a veszteségfüggvényeket és az optimalizációs algoritmusokat.

Megismerkedhetsz a grafikus processzor (GPU) alapú számításokkal is, amelyek elengedhetetlenek a mélytanulási modellek képzéséhez. A mélytanulás összes kulcsfontosságú architektúráját lefedjük, beleértve a feedforward hálózatokat, a konvolúciós neurális hálózatokat, a rekurrens neurális hálózatokat, a hosszú rövid távú memóriájú hálózatokat, az autoencodereket és a generatív adverzális hálózatokat. A Deep Learning with Python számos, a mélytanulási modellek képzéséhez és optimalizálásához szükséges trükkel alátámasztva a Deep Learning with Python ezen kiadása elmagyarázza a PyTorch segítségével e modellek gyártásba vitelének legjobb gyakorlatait.

Mit fogsz tanulni

⬤ Tekintjük át a gépi tanulás alapjait, mint például a túlillesztés, alulillesztés és a regularizáció.

⬤ Megtanulja a mélytanulás alapjait, mint például a feed-forward hálózatok, a konvolúciós neurális hálózatok, a rekurrens neurális hálózatok, az automatikus differenciálás és a sztochasztikus gradiens ereszkedés.

⬤ Mélyreható lineáris algebra alkalmazása a PyTorch segítségével.

⬤ Tárja fel a PyTorch alapjait és építőköveit.

⬤ Munkálkodjon a modellek hangolásával és optimalizálásával.

Kinek szól ez a könyv

Kezdőknek, akik már rendelkeznek Python-tudással, és gyakorlatias, gyakorlatias módon szeretnék megérteni a mélytanulást.