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书籍 信息

 

“PyTor c h深度 学习 指南 ”丛书循序渐进地详细讲解了与 深度学习 相关的重要概念、 算法 和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷： 编程 基础、 计算机 视觉 、序列与 自然 语言 处理。

本书为该套丛书的第一卷：编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练循环、 数据 加载器、小批量和优化器；二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据 集 ； 决策 边界、评估指标和数据可分离 性 等内容。

本书适用于对深度学习感兴趣，并 希望 使用PyTorch实现深度学习的Python程序员 阅读 学习。

作者简介:
丹尼尔·沃格特·戈多伊是一名数据 科学 家、 开发 人员、 作家 和教师。自 2016 年以来，他一直在柏林 历史 最悠久的训练营Data Science Retreat讲授 机器学习 和 分布式 计算 技术 ，帮助数百名学生推进职业发展。丹尼尔还是两个Python 软件 包——HandySpark和DeepReplay的主要贡献者。他拥有在多个行业20多年的 工作 经验，这些行业包括 银行 、 政府 、 金融 科技 、 零售 和移动出行等。

目录:
第0章　可视化梯度下降
第 1 章　一个简单的回归问题
第2章　重新 思考 训练循环
第2.1章　追求优雅
第3章　一个简单的分类问题

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