一、资源简介
《深度学习入门之PyTorch》深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在《深度学习入门之PyTorch》中，我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》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《深度学习入门之PyTorch》，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。《深度学习入门之PyTorch》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。
作者简介
廖星宇，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。
二、主要内容目录
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch， 应用于人工智能领域，如自然语言处理。 它最初由Facebook的人工智能研究团队开发， 并且被用于Uber的概率编程软件"Pyro"。
PyTorch主要有两大特征：
- 如NumPy的张量计算，但使用GPU加速
- 基于带基自动微分系统的深度神经网络
第 1 章 深度学习介绍 1
第 2 章 深度学习框架 11
第 3 章 多层全连接神经网络 24
第 4 章 卷积神经网络 76
第 5 章 循环神经网络 111
第 6 章 生成对抗网络 144
第 7 章 深度学习实战 173
四个实例：
- 7.1 实例一——猫狗大战：运用预训练卷积神经网络进行特征提取与预测 . 173
- 7.2 实例二——Deep Dream：探索卷积神经网络眼中的世界183
- 7.3 实例三——Neural-Style：使用 PyTorch 进行风格迁移196
- 7.4 实例四——Seq2seq：通过 RNN 实现简单的 Neural Machine Translation . 205
三、资源分享
同时为了方便大家，我们把最新PDF打包好了，可以直接下载哦~
获取方式：
1.关注本头条号
2.私信回复“中文pytorch深度学习” 即可以获取资料哈~（建议复制，避免错字）
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