Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020

К сожалению, на данный момент у нас невозможно бесплатно скачать полный вариант книги. Ссылки на файлы изъяты с этой страницы по запросу обладателей прав на эти материалы.

Но вы можете попробовать скачать полный вариант, купив у наших партнеров электронную книгу здесь, если она у них есть наличии в данный момент.

Также можно купить бумажную версию книги здесь.


Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020.
 
PyTorch — это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch.

Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020


Классификация текста.
Итак, давайте оставим в покое изображения и переключим внимание на другую область, где традиционные методы глубокого обучения значительно продвинулись вперед. Речь пойдет об обработке естественного языка (NLP). Хорошим примером является Google Translate. Изначально код, который обрабатывал перевод, представлял собой ощутимые 500 000 строк кода. Новая система на основе TensorFlow составляет примерно 500 и работает лучше, чем старый метод. Недавние прорывы также произошли в сфере применения переноса обучения (о котором вы узнали в главе 4) к проблемам NLP. Новые архитектуры, такие как Transformer, привели к созданию сетей, подобных OpenAI’s GPT-2, более крупный вариант которого производит текст, практически сопоставимый по качеству тексту, который может создать человек (на самом деле OpenAI не выпустил веса этой модели, опасаясь ее неправильного использования).

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ.
ГЛАВА 1.НАЧАЛО РАБОТЫ С PYTORCH.
ГЛАВА 2.КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ PYTORCH.
ГЛАВА 3.СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.
ГЛАВА 4.ПЕРЕНОС ОБУЧЕНИЯ И ДРУГИЕ ФОКУСЫ.
ГЛАВА 5.КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТА.
ГЛАВА 6.ПУТЕШЕСТВИЕ В МИР ЗВУКОВ.
ГЛАВА 7.ОТЛАДКА МОДЕЛЕЙ PYTORCH.
ГЛАВА 8.PYTORCH В РАБОЧЕЙ СРЕДЕ.
ГЛАВА 9.PYTORCH НА ПРАКТИКЕ.

Купить .

По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.


Дата публикации:






Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2024-05-28 23:28:55