本帖最后由 opencv键盘侠 于 2018-9-20 17:54 编辑
随着AlphaGo 以 3:1 的成绩战胜李世石，人们对人工智能的热情如井喷式增长，你也许对人工智能充满兴趣，向往着了解机器学习，特别是深度学习，那么本书恰好能够由浅及深地带你进入深度学习这个世界。 讲深度学习的书有很多，深度学习的框架也有很多，本书将以 PyTorch 为工具从基础的线性回归开始，讲到时下最前沿的生成对抗网络，并在其中穿插 PyTorch 的教学，所以本书不仅仅是深度学习的入门指南，同时也是 PyTorch 的入门教程。 本书针对的对象是对深度学习有所了解、用过一些深度学习框架（如使用 Tensor?Flow 跑过简单的模型），但是希望能够用 PyTorch 进行深度学习研究和学习的入门者。阅读本书并不需要太多的数学基础，但是需要一定的 Python 基础。本书中的数学推导不多，感觉困难的读者可以跳过，这对理解全书的主要内容不会造成影响。
作者介绍 廖星宇，目前就读于中国科学技术大学应用数学系，获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章，具有一定的阅读量和人气。 本书主要内容
本书深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习。本书将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读本书，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。本书将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习，适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。 编辑推荐 1 作者本身也是从小白开始入门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零开始进入深度学习这个充满魔力的世界。 2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。 3 虽然是一本入门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。 资源分享地址：明日更新
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发表于 2018-9-20 17:53:52
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