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深度学习理论与实战——PyTorch案例详解
本书介绍内容包括支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络(VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet)、循环神经网络(LSTM、GRU、Attention)、生成对抗网络(DCGAN、WGAN-GP)、自编码器、各种聚类算法、目标检测算法(YOLO、MTCNN)以及强化学习,有助于人工智能新人搭建一个全面且有用的基础框架。
?本书包含8个实战,分别是:决策树、MNIST手写数字分类、GAN基础之手写数字生成、GAN优化、风格迁移、目标检测(YOLO)、人脸检测(MTCNN)和自然语言处理。8个实战可以让读者对PyTorch的使用达到较高水平。
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