具体描述
本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的PyTorch框架，运用Python语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合。
作者简介
曾芃壹，现为中山大学数据科学与计算机学院在读硕士，主要研究兴趣有深度学习、语音识别、推荐系统、自动犯罪侦查等。熟悉 C、C++、Java、Python 等多种程序设计语言，Flask 建站技术以及 PyTorch、TensorFlow 深度学习框架。
目录信息
第一部分 基础篇
第1章 准备工作
第2章 Tensor基础
第3章 深度学习基础 阅读
第二部分 实战篇
第4章 迁移学习
第5章 序列转序列模型
第6章 生成对抗网络
第7章 深度强化学习
第8章 风格迁移
第三部分 高级篇
第9章 PyTorch扩展
第10章 PyTorch模型迁移
第11章 PyTorch可视化
第12章 PyTorch的并行计算
· · · · · · (收起)
读后感
作者 作者是中山大学数据科学与计算机学院在读硕士。 作者的本科好像是应用数学，所以理论的功底非常扎实，选例和陈述都很有理论出身的学者的风范，从底层开始架构。 我 我是香港科技大学的人工智能NLP方向硕士新生。 我的基础是，之前学习过机器学习，但没有接触过深度学习。 ...
评分作者 作者是中山大学数据科学与计算机学院在读硕士。 作者的本科好像是应用数学，所以理论的功底非常扎实，选例和陈述都很有理论出身的学者的风范，从底层开始架构。 我 我是香港科技大学的人工智能NLP方向硕士新生。 我的基础是，之前学习过机器学习，但没有接触过深度学习。 ...
评分作者 作者是中山大学数据科学与计算机学院在读硕士。 作者的本科好像是应用数学，所以理论的功底非常扎实，选例和陈述都很有理论出身的学者的风范，从底层开始架构。 我 我是香港科技大学的人工智能NLP方向硕士新生。 我的基础是，之前学习过机器学习，但没有接触过深度学习。 ...
评分作者 作者是中山大学数据科学与计算机学院在读硕士。 作者的本科好像是应用数学，所以理论的功底非常扎实，选例和陈述都很有理论出身的学者的风范，从底层开始架构。 我 我是香港科技大学的人工智能NLP方向硕士新生。 我的基础是，之前学习过机器学习，但没有接触过深度学习。 ...
评分花了两天看了一遍，二刷准备把代码敲一敲。 整体来说这本书作为pytorch入门书的话，很值得推荐，但毕竟篇幅有限，如果想把深度学习理解更透彻，可以再看看《深度学习入门》那本小红书，还有就是异步社区的《Python神经网络编程》 对于pytorch，这本书讲得很详细，前期把每一句...
用户评价
有一些不该犯的小错误。但是作者还是尽量融入了自己的理解(也不一定都是全对，但还是有帮助的。) 像深度强化学习这样的章节中，作者简要的概述了一些方法和概念，可以算得上是简明扼要，非常不错了。 另外也有源码，有些地方作者对于代码中的每一行都做了解释，很不错了(虽然我希望还能更详细一点，比如说各种各样的unsqueeze和view，到底为什么要用它们，想变成什么形状的张量)。综上。可以给个好评了。
评分有一些不该犯的小错误。但是作者还是尽量融入了自己的理解(也不一定都是全对，但还是有帮助的。) 像深度强化学习这样的章节中，作者简要的概述了一些方法和概念，可以算得上是简明扼要，非常不错了。 另外也有源码，有些地方作者对于代码中的每一行都做了解释，很不错了(虽然我希望还能更详细一点，比如说各种各样的unsqueeze和view，到底为什么要用它们，想变成什么形状的张量)。综上。可以给个好评了。
评分我脑攻写的必须五星????
评分我脑攻写的必须五星????
评分从简单到高阶，思路清晰，值得入手。
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