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深度學習理論與實戰(zhàn)——PyTorch案例詳解
本書介紹內(nèi)容包括支持向量機、線性回歸、決策樹、遺傳算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM、GRU、Attention)、生成對抗網(wǎng)絡(DCGAN、WGAN-GP)、自編碼器、各種聚類算法、目標檢測算法(YOLO、MTCNN)以及強化學習,有助于人工智能新人搭建一個全面且有用的基礎(chǔ)框架。
?本書包含8個實戰(zhàn),分別是:決策樹、MNIST手寫數(shù)字分類、GAN基礎(chǔ)之手寫數(shù)字生成、GAN優(yōu)化、風格遷移、目標檢測(YOLO)、人臉檢測(MTCNN)和自然語言處理。8個實戰(zhàn)可以讓讀者對PyTorch的使用達到較高水平。
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