Sie sind hier: Startseite » Programmiersprachen

PyTorch Recipes

A Problem-Solution Approach.
Urheber: Mishra, Pradeepta
Verlag: APRESS.
23,5 x 15,5 cm. 280 Abbildungen, schwarz-weiß, . Seiten: 184.
ISBN-13: 9781484242575.
Erscheinungsdatum: 28.01.2019


Informieren Sie sich über die Deep-Learning-Konzepte von Pytorch mit einem Problemlösungsansatz. Beginnend mit einer Einführung in PyTorch lernen Sie Tensoren kennen, eine Art Datenstruktur, mit der arithmetische Operationen berechnet und auch deren Funktionsweise erlernt werden. Anschließend werfen Sie einen Blick auf die Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit PyTorch und lernen die Konzepte kennen. Weiterhin werden Sie in Transformationen und Diagrammberechnungen mit PyTorch eintauchen. Auf dem Weg dorthin werden Sie einen Blick auf häufige Probleme bei der Implementierung neuronaler Netze und der Differenzierung von Tensoren werfen und die besten Lösungen dafür finden. Weiter zu den Algorithmen; Sie werden erfahren, wie PyTorch mit überwachten und unbeaufsichtigten Algorithmen arbeitet. Sie werden sehen, wie faltungsneuronale Netze, tiefe neuronale Netze und wiederkehrende neuronale Netze mit PyTorch funktionieren. Abschließend lernen Sie die natürliche Sprachverarbeitung und die Textverarbeitung mit PyTorch kennen. Was Sie lernen werden Master-Tensoroperationen für dynamische grafikbasierte Berechnungen mit PyTorch Create PyTorch Transformationen und Diagrammberechnungen für neuronale Netze Führen Sie überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen mit PyTorch Work mit tiefen Lernalgorithmen wie CNN und RNN Build LSTM-Modellen in PyTorch durch Verwenden Sie PyTorch für die Textverarbeitung Who This Book Is Für Leser, die direkt in die Programmierung von PyTorch eintauchen möchten.

Inhalt:
Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management
Datenbanken


probabilistisch; rnn; neural; cnn; nlp; deeplearning; deepqlearning; pytorch; Rezepte