Pytorch Deep Learning by Example Grasp deep Learning from scratch like AlphaGo Zero within 40 days
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2019
- Brossura
- Usato

Da: Mahler Books, PFLUGERVILLE, TX, U.S.A.Mahler Books
Venditore AbeBooks dal 15 febbraio 2005
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This book is in very good condition; no remainder marks. It does have some cover shelfwear. Inside pages are clean. ; 2nd Edition; Height: 10 inches, Length: 8 inches, Width: 0.94 inches; 414 pages.
Codice articolo 06GW23-451-153
- Titolo
- Pytorch Deep Learning by Example Grasp deep Learning from scratch like AlphaGo Zero within 40 days
- Autore
- Benjamin, Young,
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 108954989X
- ISBN 13
- 9781089549895
Summary
Pytoch is a quite powerful, flexible and yet popular deep learning framework, but the learning curve could be steep if you do not have much deep learning background or are simply from Keras background. This book will ease the pain and help you learn and grasp the latest PyTorch deep learning technology from ground zero with many interesting real-world examples. It could also be used as a quick guide on how to use and understand deep learning in real life.
Free lifetime upgrade ( for an electronic copy ) as the book has been and will be frequently updated according to readers' feedbacks. Previous buyers, please feel free to contact the author for free update ( electronic copy ).
Description
Artificial Intelligence (AI), Machine Learning especially Deep Learning has made tremendous progress in recent years. It starts to spread to all industries.
Unless you are a refresh graduated student with AI/deep learning major, many of us do not have a formal machine learning/deep learning training before, so it is time to keep updated with latest technology.
Pytoch is a quite powerful, flexible and yet popular deep learning framework, but the learning curve could be steep if you do not have much deep learning background. This book will easy the pain and help you learn and grasp latest pytorch deep learning technology from ground zero with many interesting real world examples. It covers many state-of-art deep learning technologies, e.g. : Convoluational neural network (CNN), Recurrent neural network (RNN), Seq2Seq model, word emedding, Connectionist temporal calssification (CTC ) , Auto-encoder, Dynamic Memrory Network (DMN), Deep-Q-learning(DQN/DDQN), Monte Carlo Tree search (MCTS), Alphago/Alphazero etc. This book could also be used as a quick guide on how to use and understand deep learning in the real life.
Readers should have basic knowledge of python, scripting etc. Any constructive feedback is welcome.
Table of Contents
- Introduction
- What is deep learning
- Deep neural network basic concepts
- Deep learning development environments
- Python and Tensor basic
- Pytorch deep learning basic
- MNIST CNN example: A deep dive of how to handle image data
- Pre-trained model, transfer learning and fine-tuning
- Recurrent neural network - how to handle sequences data
- Natural Langauge Processing
- Optical character recognition
- Audio processing, speech processing
- Autoencoder network
- Deep reinforcement learning
- Learning from scratch (self-play) AlphaZero
- How to deploy deep learning model.
Note:
a keras/tensorflow version of this book Deep Learning with Keras from Scratch could be bought at https://www.amazon.com/Learning-Keras-Scratch-Benjamin-Young/dp/1091838828
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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