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PyTorch 2.0深度学习从零开始学
王晓华更新时间:2024-12-27 21:22:20
最新章节:15.3 本章小结开会员,本书免费读 >
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的WordEmbedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。
品牌:清华大学
上架时间:2023-08-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
PyTorch 2.0深度学习从零开始学最新章节
查看全部- 15.3 本章小结
- 15.2.4 基于PyTorch 2.0的人脸识别模型
- 15.2.3 人脸识别的Contrastive Loss详解与实现
- 15.2.2 基于PyTorch 2.0的Siamese Model的实现
- 15.2.1 人脸识别的基本模型Siamese Model
- 15.2 实战:基于深度学习的人脸识别模型
- 15.1.6 基于人脸定位制作适配深度学习的人脸识别数据集
- 15.1.5 使用Dlib和OpenCV建立自己的人脸检测数据集
- 15.1.4 使用Dlib检测人脸位置
- 15.1.3 OpenCV简介
王晓华
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