內容簡介
本書針對的對象是初學者，學習完本書之後，讀者能夠大致了解深度學習的基礎，基本掌握PyTorch 的使用方法，知道如何根據實際問題架設對應的深層網路結構，並能夠進行調參獲得較好的結果。當然本書只是一本入門讀物，如果希望以後從事該領域的研究，僅靠此書是不夠的，需要閱讀更多專業的書籍和學術論文。
目錄 第1 章，深度學習介紹 第2 章，深度學習架構 第3 章，多層全連接神經網路 第4 章，旋積神經網路 第5 章，循環神經網路 第6 章，產生對抗網路 第7 章，深度學習實戰 序 本書以PyTorch為工具，從基礎的線性回歸開始，講到時下最先進的產生對抗網路，並在其中穿插PyTorch 的教學，所以本書不僅是深度學習的入門指南，同時也是PyTorch 的入門教學。
本書針對的對象是對深度學習有所了解、用過一些深度學習架構（如使用Tensor- Flow 跑過簡單的模型），但是希望能夠用PyTorch 進行深度學習研究和學習的入門者。閱讀本書並不需要太多的數學基礎，但是需要一定的Python 基礎。本書中的數學推導不多，感覺困難的讀者可以跳過，這對了解全書的主要內容不會造成影響。