PyTorch: The Practical Guide
Это практическое руководство по PyTorch, одной из ведущих библиотек для глубокого обучения на Python. Книга предназначена для разработчиков, которые хотят освоить создание, обучение и развертывание нейронных сетей с использованием современного фреймворка.
В книге подробно рассматриваются фундаментальные концепции глубокого обучения: от базовых понятий, таких как перцептроны, слои и функции активации, до более сложных тем, включая обучение моделей (model training) и их применение для вывода (model inference). Автор объясняет архитектуру нейронных сетей, работу с различными типами слоев и ключевыми компонентами, такими как функции потерь (loss functions).
Издание носит прикладной характер, предлагая читателям hands-on подход к освоению PyTorch. Оно входит в серию Rheinwerk Computing, известную своими подробными и практическими руководствами от экспертов в области. Книга подойдет как начинающим, желающим понять основы глубокого обучения, так и опытным разработчикам, стремящимся углубить свои знания в PyTorch.
