机读格式显示(MARC)

• 000 01624nam 2200337 450

• 001 0000597708

• 005 20230824154200.0

• 010 __ |a 978-7-111-71880-2 |d CNY109.00

• 100 __ |a 20230220d2023 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a Python深度学习 |A Python shen du xue xi |e 基于PyTorch |d = Deep learning with Python and PyTorch |f 吴茂贵 ... [等] 著 |z eng

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023.1

• 215 __ |a xiii, 391页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 304 __ |a 题名页题其余著者: 郁明敏, 杨本法, 李涛等

• 330 __ |a 本书分为三部分，共19章。第一部分（第1-4章）为PyTorch基础，为后续学习打好坚实基础。第二部分（第5-10章）为深度学习基础，这也是本书的核心部分，内容涵盖机器学习基础、视觉处理基础、自然语言处理基础、注意力机制、目标检测与语义分割、生成式深度学习等。第三部分（第11-19章）为深度学习实战，即前面两部分知识的具体应用部分，这部分在介绍相关原理、架构的基础上，使用PyTorch实现多个深度学习的典型应用实例，最后介绍了强化学习、深度强化学习等内容。

• 333 __ |a 对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及工程师；对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣并希望进一步提升水平的高校学生及工程师

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 510 1_ |a Deep learning with Python and PyTorch |z eng

• 517 1_ |a 基于PyTorch |A ji yuPyTorch

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 吴茂贵 |A wu mao gui |4 著

• 701 _0 |a 郁明敏 |A yu ming min |4 著

• 701 _0 |a 杨本法 |A yang ben fa |4 著

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20230207

• 905 __ |a WXCSXY |d TP181/320