深度学习入门之PyTorch【售后无忧】 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
深度学习入门之PyTorch【售后无忧】电子书下载地址
寄语：
[正版书籍,现货速发,满减优惠,可开电子发票]
内容简介：
《深度学习入门之PyTorch》深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在《深度学习入门之PyTorch》中，我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。《深度学习入门之PyTorch》将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习，适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。
书籍目录：
章深度学习介绍1
1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 数据挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.2 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.3 深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 学习资源与建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
第2 章深度学习框架11
2.1 深度学习框架介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 PyTorch 介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 什么是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 为何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3 配置PyTorch 深度学习环境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 操作的选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Python 开发环境的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.3 PyTorch 的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
第3 章多层全连接神经网络24
3.1 热身：PyTorch 基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Tensor（张量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.2 Variable（变量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.1.3 Dataset（数据集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.1.4 nn.Module（模组） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1.5 torch.optim（优化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.6 模型的保存和加载. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2 线性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.2 一维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.3 多维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.4 一维线性回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2.5 多项式回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3 分类问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.2 Logistic 起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.3 Logistic 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.4 二分类的Logistic 回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3.5 模型的参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3.6 Logistic 回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4 简单的多层全连接前向网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.1 模拟神经元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.2 单层神经网络的分类器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.4.3 激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4.4 神经网络的结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.5 模型的表示能力与容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.5 深度学习的基石：反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.5.1 链式法则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.5.2 反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.5.3 Sigmoid 函数举例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.6 各种优化算法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6.1 梯度下降法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6.2 梯度下降法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.7 处理数据和训练模型的技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.7.1 数据预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.7.2 权重初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.7.3 防止过拟合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.8 多层全连接神经网络实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . 69
3.8.1 简单的三层全连接神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.8.2 添加激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.8.3 添加批标准化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.8.4 训练网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
第4 章卷积神经网络76
4.1 主要任务及起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2 卷积神经网络的原理和结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.2.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2.3 全连接层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.4 卷积神经网络的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.3 PyTorch 卷积模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3.3 提取层结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.3.4 如何提取参数及自定义初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.4 卷积神经网络案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.4.1 LeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.4.2 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.4.3 VGGNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.4.4 GoogLeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.4.5 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5 再实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4.6 图像增强的方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.7 实现cifar10 分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
第5 章循环神经网络111
5.1 循环神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.1.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.1.2 循环神经网络的基本结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.1.3 存在的问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.2 循环神经网络的变式：LSTM 与GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.2.3 收敛性问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.3 循环神经网络的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3.1 PyTorch 的循环网络模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3.2 实例介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
5.4 自然语言处理的应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.4.1 词嵌入. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.4.2 词嵌入的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.4.3 N Gram 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.4.4 单词预测的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.4.5 词性判断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.4.6 词性判断的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
5.5 循环神经网络
作者介绍：
廖星宇，目前就读于中国科学技术大学应用数学系，获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章，具有的阅读量和人气。
出版社信息：
暂无出版社相关信息，正在全力查找中！
书籍摘录：
暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！
在线阅读/听书/购买/PDF下载地址：
原文赏析：
暂无原文赏析，正在全力查找中！
其它内容：
书籍介绍
《深度学习入门之PyTorch》深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在《深度学习入门之PyTorch》中，我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。《深度学习入门之PyTorch》将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习，适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。
网站评分
书籍多样性：4分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：3分
使用便利性：7分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：4分
加载速度：6分
安全性：6分
稳定性：5分
搜索功能：5分
下载便捷性：5分
下载点评
- 目录完整(497+)
- 简单(118+)
- 一般般(287+)
- 无漏页(371+)
- 排版满分(438+)
- txt(151+)
- 无颠倒(246+)
下载评价
- 网友 宫***玉： ( 2024-12-27 15:54:19 )
我说完了。
- 网友 曾***文： ( 2024-12-28 12:08:19 )
五星好评哦
- 网友 邱***洋： ( 2024-12-19 20:10:32 )
不错，支持的格式很多
- 网友 师***怀： ( 2025-01-10 12:18:11 )
好是好，要是能免费下就好了
- 网友 仰***兰： ( 2024-12-30 05:47:47 )
喜欢！很棒！！超级推荐！
- 网友 曾***玉： ( 2025-01-06 21:53:43 )
直接选择epub/azw3/mobi就可以了，然后导入微信读书，体验百分百！！！
- 网友 芮***枫： ( 2025-01-05 10:50:59 )
有点意思的网站，赞一个真心好好好 哈哈
- 网友 堵***洁： ( 2025-01-10 16:24:20 )
好用，支持
- 网友 堵***格： ( 2025-01-07 13:55:39 )
OK，还可以
- 网友 辛***玮： ( 2025-01-16 17:13:47 )
页面不错 整体风格喜欢
- 网友 訾***晴： ( 2025-01-14 08:36:17 )
挺好的，书籍丰富
- 网友 龚***湄： ( 2025-01-03 17:01:43 )
差评，居然要收费！！！
- 网友 常***翠： ( 2024-12-24 02:51:26 )
哈哈哈哈哈哈
- 网友 林***艳： ( 2025-01-12 11:19:32 )
很好，能找到很多平常找不到的书。
- 网友 冷***洁： ( 2025-01-03 06:49:20 )
不错，用着很方便
- 网友 敖***菡： ( 2025-01-01 23:39:38 )
是个好网站，很便捷
喜欢"深度学习入门之PyTorch【售后无忧】"的人也看了
人间烟火-毛泽东的家居生活 一代伟人家居生活的全景呈现 对毛泽东同志早年和晚年的家居遗物进行了细致的描述 一个领袖毛泽东 一个生活中的毛泽东 一个凡人毛泽东 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
全新正版图书 文化中的哲学与哲学中的文化:杨学术论文集杨人民出版社9787010219790人天图书专营店 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
9787513545969 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
【官方直营】世界思想宝库钥匙丛书：解析迈克尔·E.波特《竞争战略：分析产业和竞争对手的技术》 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
海外直订Hawks Nest Lake Safety Book: The Essential Lake Safety Guide For Children 鹰巢湖安全手册：儿童基本湖安全指南 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
全格式电子版 - 免费下载
随机推荐
- 练习曲/肖邦钢琴作品全集2 上海音乐出版社 上海音乐出版社 【新华书店正版图书书籍】 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 乱伦与禁忌 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 双排键电子琴 经典红歌曲集 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- Buster Brain Games Collection 非凡大脑系列2 益智游戏 全脑开发 zui强大脑 思维能力训练 旅行谜题 填字游戏 英文原版进口图书 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 现场扩声演出混音宝典 [英]斯沃洛 【凤凰旗舰店】任选备注 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 揭秘载人航天 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 黄金贵族-元太祖成吉思汗 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 不吼不叫培养好孩子 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 一本热考英语时文阅读七年级第四辑全一册通用版2024新版初中7年级上册下册 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
- 快递网络管理创新研究：网络优化、运营机制及模式变革 下载 pdf 2025 网盘 epub 在线 mobi 免费
书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：9分
主题深度：4分
文字风格：4分
语言运用：3分
文笔流畅：6分
思想传递：5分
知识深度：3分
知识广度：5分
实用性：9分
章节划分：8分
结构布局：5分
新颖与独特：4分
情感共鸣：6分
引人入胜：5分
现实相关：8分
沉浸感：9分
事实准确性：7分
文化贡献：6分