书目信息 |
| 题名： |
PyTorch教程
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| 作者： | 王飞 ， 何健伟 ， 林宏彬 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 北京大学出版社 2022.12 |
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| 页数： | 282页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-301-33446-1 | |
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| 200 | 1 | @aPyTorch教程@APyTorch jiao cheng@e21个项目玩转PyTorch实战@f王飞 ... [等] 编著 |
| 210 | @a北京@c北京大学出版社@d2022.12 | |
| 215 | @a282页@c图@d26cm | |
| 304 | @a题名页题: 王飞, 何健伟, 林宏彬, 史周安编著 | |
| 314 | @a王飞, 2019年翻译了PyTorch官方文档, 读研期间研究方向为自然语言处理, 主要是中文分词、文本分类和数据挖掘。目前在教育行业工作, 探索人工智能技术在教育中的应用。何健伟, 曾任香港大学助理研究员, 研究方向为自然语言处理。林宏彬, 硕士期间研究方向为自然语言处理, 现任阿里巴巴算法工程师, 目前从事广告推荐领域的算法研究工作。 | |
| 330 | @a本书介绍了简单且经典的入门项目, 方便快速上手, 如MNIST数字识别, 读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型, 如R-CNN模型, 通过这个模型的学习, 读者可以对目标检测任务有一个基本的认识, 对于基本的网络结构原理有一定的了解。另外, 本书对于当前比较热]的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍, 方便读者拓宽视野, 掌握前沿方向。 | |
| 517 | 1 | @a21个项目玩转PyTorch实战@A21 ge xiang mu wan zhuan PyTorch shi zhan |
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| PyTorch教程：21个项目玩转PyTorch实战/王飞 ... [等] 编著.-北京：北京大学出版社，2022.12 |
| 282页：图；26cm |
| ISBN 978-7-301-33446-1：CNY89.00 |
| 本书介绍了简单且经典的入门项目, 方便快速上手, 如MNIST数字识别, 读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型, 如R-CNN模型, 通过这个模型的学习, 读者可以对目标检测任务有一个基本的认识, 对于基本的网络结构原理有一定的了解。另外, 本书对于当前比较热]的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍, 方便读者拓宽视野, 掌握前沿方向。 |
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正题名：PyTorch教程
索取号：TP181/W173
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