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PyTorch深度学习项目教程

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《PyTorch深度学习项目教程》(宋桂岭 刘军伟 李克新) 《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律,由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。 基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译,引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架,深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容;综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成,介绍了深度学习的新技术,实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。 《PyTorch深度学习项目教程》可作

作品简介

《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律,由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。 基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译,引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架,深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容;综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成,介绍了深度学习的新技术,实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。 《PyTorch深度学习项目教程》可作为高等职业院校人工智能技术专业相关课程的教材,也可作为工程人员的入门书籍。

内容简介

《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律,由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。 基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译,引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架,深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容;综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成,介绍了深度学习的新技术,实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。 《PyTorch深度学习项目教程》可作为高等职业院校人工智能技术专业相关课程的教材,也可作为工程人员的入门书籍。

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