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1-50章
51-69章
共69章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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读者对象
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第1章 深度学习环境搭建
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1.1 深度学习概述
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1.2 搭建开发环境
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1.3 PyTorch应用场景
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1.4 动手练习：每日最高温度预测
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1.5 练习题
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第2章 PyTorch与数学基础
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2.1 PyTorch中的函数
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2.2 微分基础
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2.3 数理统计基础
2.4 矩阵基础
2.5 动手练习：拟合余弦函数曲线
2.6 练习题
第3章 PyTorch的基本概念
3.1 张量及其创建
3.2 激活函数
3.3 损失函数
3.4 优化器
3.5 动手练习：PyTorch优化器比较
3.6 练习题
第4章 PyTorch深度神经网络
4.1 神经网络概述
4.2 卷积神经网络
4.3 几种常见的循环神经网络
4.4 动手练习：股票成交量趋势预测
4.5 练习题
第5章 PyTorch数据建模
5.1 回归分析及案例
5.2 聚类分析及案例
5.3 主成分分析及案例
5.4 模型评估与调优
5.5 练习题
第6章 PyTorch图像建模
6.1 图像建模概述
6.2 动手练习：创建图像自动分类器
6.3 动手练习：搭建图像自动识别模型
6.4 动手练习：搭建图像自动分割模型
6.5 练习题
第7章 PyTorch文本建模
7.1 自然语言处理的几个模型
7.2 动手练习：Word2Vec提取相似文本
7.3 动手练习：Seq2Seq实现机器翻译
7.4 动手练习：Attention模型实现文本自动分类
7.5 练习题
第8章 PyTorch音频建模
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