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深度学习项目应用开发
"本书是一本全面深入的深度学习实践指导书,旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。
本书第1章从基础开始,介绍了PyTorch工具,涵盖了数据的加载与预处理,以及基础网络构建和训练流程。 第2章深入图像分类,探讨了CNN架构、数据增强技术,以及模型优化和部署策略。 第3章转向创造性图像应用,包括风格迁移、Deep Dream、GAN和超分辨率技术,并讨论了CycleGAN的应用。 第4章专注于视觉系统,讲解了目标检测、语义分割以及相关网络结构。 第5章和第6章分别探讨了循环神经网络在文本情感分析中的应用,以及NLP领域的预训练模型和注意力机制,包括BERT模型的实践。 全书内容丰富,结构清晰,每章均配有实战案例和习题。通过对本书的学习,读者将能够掌握深度学习的关键技术,并在实际项目中发挥其强大的应用潜力。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教材,也可供对深度学习感兴趣的开发人员、科技工作者和研究人员参考。 "
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