<small id='ThslQjP'></small> <noframes id='WSt7VA'>

  • <tfoot id='QyRcGqmr95'></tfoot>

      <legend id='dXhicsoj'><style id='lDarnQT3v'><dir id='3YSXO9'><q id='nHjdIEr1NV'></q></dir></style></legend>
      <i id='kVB03C'><tr id='IcX8N'><dt id='YUC2'><q id='h4F6IB'><span id='A3YtTSrXB'><b id='bdWx'><form id='hlWbEFQVH'><ins id='iXInMx'></ins><ul id='4tyZ1G'></ul><sub id='eB4o'></sub></form><legend id='MELqxJszUr'></legend><bdo id='TYCb28s'><pre id='8jJRdArE5x'><center id='mSWihqC'></center></pre></bdo></b><th id='BFjq'></th></span></q></dt></tr></i><div id='xtqID6b'><tfoot id='CLYz69H'></tfoot><dl id='zNC09SK7BT'><fieldset id='k7Efy'></fieldset></dl></div>

          <bdo id='5Bn2IStOG'></bdo><ul id='6ZXGDSN'></ul>

          1. <li id='iWA2wqXoyC'></li>
            登陆

            章鱼网竟彩足球推荐-您有必要阅览的15本PyTorch书本

            admin 2020-02-14 173人围观 ,发现0个评论

            作者:rank He

            译自:dev.to

            介绍

            运用PyTorch进行深度学习将使旅程充溢趣味。

            PyTorch是另一个深度学习库,它实践上是Chainer(彻底根据python的深度学习库)的分支,具有兼容性的功用。

            PyTorch经过用户友爱的前端,散布式操练以及东西和库的生态系统,完结了快速,灵敏的试验和高效的出产。

            在这里,您将取得最适合您的PyTorch书本。阅览更多您会在本文中找到最佳书本谈论。

            1. Programming PyTorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications

            采纳下一步办法来把握深度学习,这是一种机器学习办法,它能够在瞬间改动咱们周围的国际。在这本有用的书中,您将运用Facebook的开源PyTorch结构来加快完结你的主意,并取得创立自己的神经网络所需的最新技能。

            伊恩普恩特(Ian Pointer)向您展现了如安在根据云的环境中设置PyTorch,然后逐渐引导您创立神经体系结构,以促进对图画,声响,文本等的操作,并深化研讨每个元素。他还介绍了将搬运学习运用于图画,调试模型和出产中的PyTorch的要害概念。

            2.Python Deep learning

            我向一般的初学者引荐这本书。可是,这本书要求具有根本的Python编程常识,您在机器学习,线性代数和微积分方面的任何经章鱼网竟彩足球推荐-您有必要阅览的15本PyTorch书本历都将有助于您对资料进行更深化的了解。

            当即树立您自己的神经网络。经过易于遵从的阐明和示例,您将学习深度学习的根底常识,并运用TensorFlow,Keras,PyTorch和Theano在Python中构建自己的神经网络。尽管您能够挑选花数千美元购买大而庸俗的教科书,但咱们建议您以很少的本钱取得相同的信息。

            3. Deep Learning with PyTorch

            咱们就会听到有关善用深度学习的新办法:改善的医学成像,精确的信用卡诈骗检测,长途天气预报等。PyTorch将这些超级功用交到您手中,供给舒适的Python体会,可让您快速入门,然后跟着您的开展以及您的深度学习技能变得愈加杂乱而生长。

            运用PyTorch进行深度学习可教您怎么运用Python和PyTorch施行深度学习算法。本书将带您进入一个引人入胜的事例研讨:构建能够运用CT扫描检测恶性肺肿瘤的算法。正如作者辅导您完结该实践示例相同,您将发现PyTorch多么有用和风趣。

            4. Natural Language Processing with PyTorch

            本书从头开端教学NLP根底常识,以及以python / pytorch编码的强壮规划形式。它从一个简略的示例开端,再到其他更高档的示例继续进行无缝地教学,这些示例不断重复运用相同的规划形式。对我来说,这是学习和记忆的最佳办法。它为我供给了一个根底,即怎么运用恰当的python面向目标实践以有组织的办法坐下来编写自己的处理方案并编写代码。

            这本书的意图是将初学者带入自然语言处理(NLP)和深度学习,包含这两个范畴的重要主题。这两个主题范畴都呈指数增加。因为本书在介绍深度学习和NLP时都侧重于完结,因而它占有了重要的中心地带。在写这本书时,咱们不得不在遗失什么资料上做出困难的挑选,有时乃至感到不舒服。关于初学者来说,咱们期望这本书将为根底常识打下坚实的根底,并为您供给或许的一瞥。机器学习,尤其是深度学习,是一门与常识科学相反的经历学科。每章中许多的端到端代码示例邀请您参加该体会。

            5.Applied Deep Learning with PyTorch

            这本书是一本很棒的书,写得很好。我能够找到检测各种数据问题的办法。python和机器学习的常识很风趣。

            经过PyTorch进行的运用深度学习使您对深度学习,其算法及其运用有了更高的了解。本书首要帮助您阅览深度学习和PyTorch的根底常识。一旦您通晓PyTorch语法并能够构建单层神经网络,您将经过装备和操练卷积神经网络(CNN)进行图画分类,章鱼网竟彩足球推荐-您有必要阅览的15本PyTorch书本逐渐学习处理更杂乱的数据问题。在阅览本章的进程中,您将发现怎么经过完结递归神经网络(RNN)处理NLP问题。

            6. Deep Learning with PyTorch

            假如您想在PyTorch上进行深化学习,请不要再犹疑。作者成功地介绍了有关PyTorch的有用常识,读者能够轻松运用。

            7. Pytorch Deep Learning by Example (2nd Edition)

            Pytoch是一个十分强壮,灵敏且盛行的深度学习结构,可是假如您没有太多的深度学习布景,则学习曲线或许会很峻峭。这本书将减轻苦楚,并经过许多风趣的实际国际示例,从零开端,帮助您学习和把握最新的pytorch深度学习技能。它包含了许多最新的深度学习技能,例如:卷积神经网络(CNN),递归神经网络(RNN),Seq2Seq模型,单词嵌入,衔接主义的时刻校准(CTC),主动编码器,动态内存网络(DMN) ),深度Q学习(DQN 章鱼网竟彩足球推荐-您有必要阅览的15本PyTorch书本/ DDQN),蒙特卡洛树查找(MCTS),Alphago / Alphazero等。本书还能够用作在实际生活中怎么运用和了解深度学习的快速攻略。

            8.PyTorch 1.0的着手强化学习

            本书首要向您介绍一些首要概念,这些概念将帮助您了解强化学习算法的作业原理。然后,您将探究各种主题,这些主题专心于强化学习范畴的最重要和最有用的细节。这本书还将使您对不同的强化学习办法及其算法有所了解。跟着您的前进,您将包含比如多装备匪徒问题,马尔可夫决议计划进程(MDP)和Q-learning等概念,这些概念将进一步锻炼您开发自学署理的技能。本书的意图是帮助您了解为什么每种RL算法以及如安在构建这些署理中发挥重要作用。运用PyTorch进行着手强化学习1.0也将为您供给有关完结PyTorch功用和服务以包含一系列RL使命的见地。接下来,您将探究如安在企业运用程序的不同部分(例如NLP,时刻序列和核算机视觉)中运用深度RL。在最终几章中,您将包含一个运用盛行的OpenAI Gym东西包中的环境评价算法的部分。

            9.PyTorch Deep Learning Hands-On

            PyTorch深度学习着手演示了如安在PyTorch中完结首要的深度学习架构。它包含了神经网络,核算机视觉,CNN,自然语言处理(RNN),GAN和强化学习。您还将运用PyTorch结构构建深度学习作业流,将运用Python构建的模型迁移到高效的TorchScript,并运用最杂乱的可用东西布置到出产环境。

            这是我开端学习机器学习时期望具有的书之一。当然,我期望PyTorch的当时版别也能呈现。假如您是初学者,那肯定会帮助您正确入门;假如您是专家,这将是很棒的温习;假如您的常识仅包含一些从数据中提取答案的现代办法,那么它将拓展您对机器学习技能的了解。

            10.Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide

            学习在Python平装书中操练和布置神经网络模型– 2018年12月24日,作者:David Julian

            本书将向您介绍PyTorch深度学习库,并教您怎么轻松操练深度学习模型。咱们将运用PyTorch设置深度学习环境,然后操练和布置不同类型的深度学习模型,例如CNN,RNN和主动编码器。

            当作为PyTorch的入门书本时,这本书十分好。我给它五颗星,可是不幸的是,RNN一章很难了解。

            11.Python Deep Learning

            本书对深度学习和强化学习进行了很好的介绍。首要,它在具体解说神经网络的根底方面做得很好。然后,它以一种易于了解的办法逐渐引入了更杂乱的模型,例如卷积和递归网络。

            核算机视觉部分内容全面,在理论常识和实践常识之间有着很好的结合,尤其是有关残差网络,目标检测和生成网络的部分。

            关于自然语言处理的章节很好,可是企图在很小的空间内介绍许多资料。最好是更具体的解说,尤其是注意力模型和语音辨认部分。

            风趣的是,这本书还包含了强化学习的简介-它为该范畴的进一步研讨奠定了杰出的根底。

            12. Natural Language Processing with Python Quick Start Guide

            本书将您从NLP的根底常识带到构建文本处理运用程序。咱们首要介绍根本词汇以及用于构建NLP运用程序的作业流。

            咱们运用职业级的NLP东西来整理和预处理文本,运用语言学主动生成问题和答案,嵌入文本,分类器以及构建谈天机器人。在每个项目中,您将学习NLP的新概念。您将了解实体辨认,Q和A的语音符号和依靠项解析的一部分。咱们将文本嵌入用于聚类文档和制造谈天机器人,然后运用scikit-learn构建分类器。

            13.PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach

            运用问题处理办法来把握Pytorch的深度学习概念。从介绍PyTorch开端,您将了解张量,张量是一种用于核算算术运算的数据结构,还能够了解它们的运转办法。然后,您将运用PyTorch了解概率散布,并了解其概念。此外,您将深化了解PyTorch的改换和图形核算。一路上,您将了解神经网络完结和张量微分面对的常见问题,并为它们找到最佳处理方案。

            14. Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading

            本书介绍了怎么经过API或网络抓取办法拜访商场,根本数据和代替数据,并供给了评价代替数据的结构。您将操练从模型规划,损耗衡量界说,参数调整到时刻序列上下文中的功能评价的ML作业流。您将了解ML算法(例如贝叶斯和集成办法)以及流形学习,而且将了解章鱼网竟彩足球推荐-您有必要阅览的15本PyTorch书本怎么运用熊猫,计算模型,sklearn,PyMC3,xgboost,lightgbm和catboost操练和调整这些模型。本书还教您怎么运用spaCy从文本数据中提取特征,对新闻进行分类并分配情感分数,以及怎么运用gensim对主题进行建模并从财务报告中学习单词嵌入。您还将树立和评价神经网络,包含RNN和CNN.

            15.Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning: With Keras and PyTorch

            本书首要解说了反常检测的意义,其用处以及其重要性。在介绍了运用Python中的Scikit-Learn进行计算和传统的机器学习办法以进行反常检测之后,该书随后供给了深度学习的介绍,并具体介绍了如安在Keras和PyTorch中构建和操练深度学习模型,然后再将要点搬运到运用程序上以下用于深度检测的深度学习模型:各种类型的主动编码器,受限玻尔兹曼机,R章鱼网竟彩足球推荐-您有必要阅览的15本PyTorch书本NN和LSTM己所不欲勿施于人以及时刻卷积网络。该书讨论了无监督和半监督的反常检测以及根据时刻序列的反常检测的根底常识。

            定论

            这么多好书,我看着也眼馋,惋惜我只要“Natural Language Processing with PyTorch”这一本。

            请关注微信公众号
            微信二维码
            不容错过
            Powered By Z-BlogPHP