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電商--PYTHON深度學(xué)習(xí)+PYTORCH計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測圖像處理(套裝)(全2冊)
包郵 電商--PYTHON深度學(xué)習(xí)+PYTORCH計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測圖像處理(套裝)(全2冊)
出版社：暫無出版時間：2024-07-01
開本：
16開
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電商--PYTHON深度學(xué)習(xí)+PYTORCH計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測圖像處理(套裝)(全2冊) 版權(quán)信息
- ISBN：2200059000508
- 條形碼：2200059000503
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
電商--PYTHON深度學(xué)習(xí)+PYTORCH計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測圖像處理(套裝)(全2冊) 內(nèi)容簡介
《PyTorch計算機(jī)視覺實戰(zhàn)：目標(biāo)檢測、圖像處理與深度學(xué)習(xí)》
深度學(xué)習(xí)是近年來計算機(jī)視覺應(yīng)用在多個方面取得進(jìn)步的驅(qū)動力。本書以實踐為驅(qū)動，結(jié)合具體應(yīng)用場景，基于真實數(shù)據(jù)集全面系統(tǒng)地介紹如何使用PyTorch解決50多個計算機(jī)視覺問題。
首先，你將學(xué)習(xí)使用NumPy和PyTorch從頭開始構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），并了解調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的*佳實踐。然后，你將學(xué)習(xí)如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遷移學(xué)習(xí)完成圖像分類任務(wù)，并理解其中的工作原理。隨后，你將學(xué)習(xí)二維和三維多目標(biāo)檢測、圖像分割、人體姿態(tài)估計等多個實際任務(wù)，并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架實現(xiàn)這些任務(wù)。在自編碼器和GAN部分，本書將指導(dǎo)你學(xué)習(xí)面部表情替換、面部圖像生成和面部表情處理技術(shù)。之后，你將學(xué)習(xí)如何將計算機(jī)視覺與NLP技術(shù)（如LSTM、transformer等）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（如深度Q學(xué)習(xí)等）相結(jié)合，實現(xiàn)OCR、圖像標(biāo)題生成、目標(biāo)檢測和汽車自動駕駛智能體等應(yīng)用。*后，你將學(xué)習(xí)如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到AWS云等實際應(yīng)用場景。
《Python深度學(xué)習(xí)：基于PyTorch 第2版 》
這是一本能指導(dǎo)讀者快速掌握PyTorch和深度學(xué)習(xí)的著作，從PyTorch的原理到應(yīng)用，從深度學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)，提供了全棧解決方案。
第1版上市后銷量和口碑俱佳，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的暢銷書，被譽(yù)為PyTorch領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)著作。第2版在第1版的基礎(chǔ)上，去蕪存菁，與時俱進(jìn)，根據(jù)PyTorch新版本全面升級，技術(shù)性、實戰(zhàn)性、豐富性、針對性、易讀性均得到了進(jìn)一步提升，必能幫助讀者更輕松、更高效地進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。
全書一共19章，在結(jié)構(gòu)上分為三大部分：
**部分（第1~4章） PyTorch基礎(chǔ)
首先有針對性地講解了Python和PyTorch的基石NumPy中的關(guān)鍵知識，然后詳細(xì)講解了PyTorch的基礎(chǔ)知識、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和數(shù)據(jù)處理工具箱等內(nèi)容，幫助讀者快速了解和掌握PyTorch。
第二部分（第5~10章） 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
依次講解了機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺處理、自然語言處理、注意力機(jī)制、目標(biāo)檢測、語義分割、生成式深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)的原理和使用。
第三部分（第11~19章） 深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
通過實戰(zhàn)案例的方式，詳細(xì)講解了PyTorch在人臉檢測與識別、遷移學(xué)習(xí)、中英文互譯、圖像分類、語義分割、 生成模型、對抗攻擊等領(lǐng)域的應(yīng)用和解決方案。*后重點(diǎn)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、常用算法及相關(guān)實例。
更為重要的是，為了讓本書通俗易懂，在內(nèi)容安排和寫作方式上也頗花了一番心思。內(nèi)容選擇上，廣泛涉獵、重點(diǎn)突出、注重實戰(zhàn)；內(nèi)容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進(jìn)；表達(dá)形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。
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