"深度學(xué)習(xí)絕非不可窺探的黑箱!深入理解其模型和算法的實際運作機制，是駕馭并優(yōu)化結(jié)果的關(guān)鍵。你無需成為數(shù)學(xué)專家或資深數(shù)據(jù)科學(xué)家,同樣能夠掌握深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)內(nèi)部的工作原理。本書旨在通過深入淺出的方式，為你揭示這些原理，讓你在理解和解釋自己的工作時更加自信與從容。
《深度學(xué)習(xí)精粹與PyTorch實踐》以淺顯易懂的方式揭示了深度學(xué)習(xí)算法的內(nèi)部運作機制，即使是機器學(xué)習(xí)初學(xué)者也能輕松理解。本書通過平實的語言解析、詳盡的代碼注釋,以及數(shù)十個基于PyTorch框架的實戰(zhàn)示例，逐步引導(dǎo)你探索深度學(xué)習(xí)的核心概念與實用工具。本書避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式堆砌，而是采用直觀易懂的方式闡述每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型的運作邏輯。更令人興奮的是，書中提供的所有解決方案均可在現(xiàn)有的GPU硬件上順暢運行!
主要內(nèi)容
●　選擇正確的深度學(xué)習(xí)組件
●　訓(xùn)練和評估深度學(xué)習(xí)模型
●　微調(diào)深度學(xué)習(xí)模型以實現(xiàn)性能**化了解深度學(xué)習(xí)術(shù)語"