MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：15
- 题名/责任者:
- PyTorch实战/Ashish Ranjan Jha著 郭涛等译
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2024.03
- ISBN及定价:
- 978-7-121-47553-5/CNY158.00
- 载体形态项:
- XXII, 406页:图;23cm
- 丛编项:
- 人工智能与大数据系列
- 个人责任者:
- 贾 (Jha, Ashish Ranjan) 著
- 个人次要责任者:
- 郭涛 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP18
- 出版发行附注:
- 由Packt Publishing授予出版
- 责任者附注:
- 责任者规范汉译姓: 贾
- 责任者附注:
- Ashish Ranjan Jha, 拥有IIT Ro-orkee (印度) 电气工程学士学位, EPFL (瑞士) 计算机科学硕士学位, Quantic商学院 (华盛顿) MBA学位, 并都以优异成绩毕业。Ashish曾在甲骨文、索尼以及初创科技公司等多家科技公司工作, 在Revolut担任机器学习工程师。郭涛, 主要从事人工智能、现代软件工程、智能空间信息处理与时空大数据挖掘与分析等前沿交叉研究, 已出版《深度强化学习图解》、《AI可解释性 (Python语言版)》和《概率图模型原理与应用 (第2版)》等多部畅销译作。
- 提要文摘附注:
- 本书以PyTorch作为深度学习框架, 主要包括4部分。第1部分 (第1、2章), 主要概述PyTorch基础知识与常见深度学习算法实现, 例如, CNN、LSTM, 即CNNLSTM ; 第2部分 (第3-5章) 高级神经网络实现, 主要包括常见的深度学习网络结构, 例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型 ; 第3部分 (第6-9章) 生成式AI和深度强化学习, 主要包括GAN、GPT和DQN等算法 ; 第4部分 (第10-14章) 生产中PyTorch落地的几个关键性主题, 分布式训练、自动机器学习管道构建和硬件快速部署。
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 校区—馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
| TP18/268 | B00862161 | 西校区—自然书库（西校区） | 可借 | 自然书库（西校区） | |
| TP18/268 | B00862162 | 西校区—自然书库（西校区） | 可借 | 自然书库（西校区） |
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