Python深度學習:基于PyTorch
深度學習是一塊難啃的硬骨頭,對有一定開發(fā)經驗和數學基礎的從業(yè)者是這樣,對初學者更是如此。其中卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、對抗式神經網絡是深度學習的基石,同時也是深度學習的3大硬骨頭。為了讓讀者更好地理解掌握這些網絡,我們采用循序漸進的方式,先從簡單特例開始,然后逐步介紹更一般性的內容,最后通過一些PyTorch代碼實例實現之,整本書的結構及各章節(jié)內容安排都遵循這個原則。此外,一些優(yōu)化方法也采用這種方法,如對數據集Cifar10分類優(yōu)化,先用一般卷積神經網絡,然后使用集成方法、現代經典網絡,最后采用數據增加和遷移方法,使得模型精度不斷提升,由最初的68%,上升到74%和90%,最后達到95%左右。
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