PyTorch深度学习指南·编程基础卷I

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《PyTorch深度学习指南·编程基础卷I》，作者: [巴西] 丹尼尔·沃格特·戈多伊（Daniel Voigt Godoy），出版社: 机械工业出版社，原作名: Deep Learning with PyTorch Step-by-Step，译者: 张春江，出版年: 2024-4-1，页数: 182，定价: 99.0，ISBN: 9787111749783。

内容简介

“PyTorch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。

目录

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译者序

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第0章　可视化梯度下降

剧透

JupyterNotebook

导入

可视化梯度下降

模型

数据生成

合成数据生成

训练-验证-测试拆分

第0步——随机初始化

第1步——计算模型的预测

第2步——计算损失

损失面

横截面

第3步——计算梯度

可视化梯度

反向传播

第4步——更新参数

学习率

第5步——循环往复

梯度下降的路径

回顾

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