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PyTorch for Deep Learning

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简介:
《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识,还提供了丰富的实战案例和项目经验分享,帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch:采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。

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  • PyTorch for Deep Learning
    优质
    《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识,还提供了丰富的实战案例和项目经验分享,帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch:采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。
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    优质
    本书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》为读者提供了使用fastai库和PyTorch框架进行深度学习实践的全面指南,适用于希望快速掌握深度学习技术的数据科学家和机器学习爱好者。 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》这本书介绍了如何在计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型,并且使用全新的fastai v2库和PyTorch来实现这些模型。 书中详细讲解了深度学习的基础知识,包括什么是神经网络,它们是如何训练的以及如何进行预测。此外,还介绍了为什么及如何使用深度学习模型,并提供了提高模型准确性、速度和可靠性的方法。 除了理论内容外,这本书也涵盖了将你的模型转换为实际Web应用程序的方法以及在遇到问题时调试模型的技术。书中还包括了最新的深度学习技术的实际应用案例。 最后,本书教授读者如何阅读深度学习研究论文及从头开始实现深度学习算法的知识。需要注意的是,该课程并非面向零基础人士,虽然不要求处理大量数据和大学水平的数学能力,但至少需要有一年的编程经验。
  • deep-learning-for-remote-sensing
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    Deep-Learning-for-Remote-Sensing探讨深度学习技术在遥感图像处理与分析中的应用,涵盖目标检测、分类及语义分割等领域,推动地球观测技术进步。 遥感中的深度学习 本教程涵盖我在遥感领域的研究、演示、幻灯片、建议及资源,并会随时间不断更新和完善。我推荐你关注此项目并为其点赞,以便随时获取最新动态。 物体检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的技术,它使我们能够识别、分类和跟踪图像或视频中的对象。许多目标可以通过这种技术进行定位,如平面结构的监测、桥梁检查以及车辆及船舶等移动物体的追踪。下图提供了一些遥感数据的例子以供参考。 关于物体检测的数据集包括: - COCO(常用对象上下文) - Pascal VOC - ISPRS 数据集:语义标记与重建 - 多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集 - IEEE GRSS 数据融合竞赛相关高光谱数据集,如DFC2018、Pavia及Indian Pines等
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    这是一个用于导入TensorFlow-Keras模型到Deep Learning Toolbox的资源包,方便用户在MATLAB环境中利用已训练的Keras模型进行深度学习研究和应用开发。 MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models支持包允许在MATLAB中使用TensorFlow模型。
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