HEA|  |01621nam0 2200229   450 
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010|  |▼a978-7-302-66659-2▼dCNY99.00
100|  |▼a20250219d2024    em y0chiy50      ea
101|0 |▼achi
102|  |▼aCN▼b110000
105|  |▼aa   z   000yy
106|  |▼ar
200|1 |▼a动手学PyTorch建模与应用▼Adong shou x-
   |  |ue PyTorch jian mo yu ying yon-
   |  |g▼e从深度学习到大模型▼f王国平编著
210|  |▼a北京▼c清华大学出版社▼d2024
215|  |▼a10,362页▼c图▼d24cm
330|  |▼a本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开-
   |  |发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、-
   |  |微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理-
   |  |及常用工具，包括NumPy、Pandas、Matplotli-
   |  |b、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4-
   |  |章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失-
   |  |函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神-
   |  |经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。第6章介绍PyTo-
   |  |rch数据建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估-
   |  |与调优等。第7-10章介绍PyTorch图像建模、文本建模、-
   |  |音频建模和模型可视化。第11章介绍大语言模型的原理、主要的大-
   |  |语言模型及模型本地化部署、预训练与微调技术。-
517|1 |▼a从深度学习到大模型
606|0 |▼a机器学习▼Aji qi xue xi
690|  |▼aTP181▼v5
701| 0|▼a王国平▼Awang guo ping▼4编著
801| 2|▼aCN▼b111▼c20250219