Пер. с англ. А. Попова. — СПб.: Питер, 2020. — 256 с.: ил. — (Бестселлеры O’Reilly). — ISBN 978-5-4461-1677-5. 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...
Пер. с англ. И. Пальти. — СПб.: Питер, 2020. — 256 с.: ил. — (Бестселлеры O’Reilly). — ISBN: 978-5-4461-1241-8 (рус.), ISBN: 978-1491978238 (англ.). Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate....
Independently published, 2021. — 1187 p. Version 1.0, 2021-05-18 If you're looking for a book where you can learn about Deep Learning and PyTorch without having to spend hours deciphering cryptic text and code, and that's easy and enjoyable to read, this is it :-) The book covers from the basics of gradient descent all the way up to fine-tuning large NLP models (BERT and GPT-2)...
Пер. с англ. Д. Брайт. — СПб.: Питер, 2022. — 624 с.: ил. — (Бестселлеры O’Reilly). — ISBN 978-5-4461-1475-7. Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих...
Пер. с англ. И. Пальти, С. Черников. — СПб.: Питер, 2022. — 576 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-1945-5. Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым...
2nd edition. — Packt Publishing Ltd., 2019. — 304 p. — ISBN: 978-1-83855-300-5. Build and train neural network models with high speed and flexibility in text, vision, and advanced analytics using PyTorch 1.x. Key Features Implement deep learning techniques to build neural network architectures using PyTorch 1.x; Understand GPU computing to perform heavy deep learning...
Packt Publishing, 2019. — 334 p. — ISBN: 978-1-83855-196-4. Implement reinforcement learning techniques and algorithms with the help of real-world examples and recipes Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning that has gained popularity in recent times. It allows you to train AI models that learn from their own actions and optimize their behavior. PyTorch has...
Пер. с англ. А.А. Слинкина. — Москва: ДМК Пресс, 2020. — 282 с.: ил. — ISBN 978-5-97060-853-1. Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до...
Комментарии