PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲） 人工智能机器学习技术丛书

《PyTorch 深度学习入门与实战（案例视频精讲）》是一本实践性强的PyTorch深度学习应用指南，本书共12章，内容详尽且由浅入深，非常适合初学者入门。以下是本书的章节概述： 第1章：深度学习入门 介绍深度学习的基本概念及PyTorch的安装和使用方法 第2章：PyTorch基础 深入了解PyTorch的基础知识和常用函数，包括PyTorch中的张量、自动求导机制、优化算法等 第3章：图像数据预处理 讲解如何使用Python进行预处理，并且将数据导入PyTorch进行后续操作 第4章：图像分类模型 讲解图像分类相关的基本概念，包括卷积神经网络、激活函数、损失函数等，并且通过实例讲解如何使用PyTorch建立和训练图像分类模型 第5章：图像去噪模型 讲解如何使用卷积自编码神经网络（CAE）进行图像去噪，并且实现代码讲解 第6章：文本分类模型 讲解如何使用RNN和LSTM模型进行文本分类，并且使用PyTorch进行模型训练 第7章：图像生成模型 深入学习GAN和VAE等图像生成模型，并且针对风格迁移的问题进行讲解 第8章：卷积神经网络进阶 学习CNN中的高级应用，包括池化、dropout、批标准化等，并且为实现模型提升性能进行优化 第9章：循环神经网络进阶 深入掌握RNN的原理及应用，包括词嵌入、注意力机制等，最后使用LSTM进行情感分析的实例 第10章：目标检测模型 讲解目标检测的基本理论和方法，并且引入当前业界最为流行的方法YOLO，介绍相关代码实现过程 第11章：语义分割模型 使用FCN模型进行语义分割，并且讲解模型的原理和常见应用 第12章：图神经网络 介绍图神经网络的概念和常用算法，并且讲解如何在社交网络和生物信息领域中应用此类模型 总的来说，本书内容详尽，案例实战丰富多样，是一本很好的PyTorch深度学习应用指南。读者可以通过Notebook程序实现训练，也可以通过扫描二维码观看视频讲解，轻松入门深度学习，快速掌握技能。