深度学习实践教程

本书共分8章, 内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及生成式对抗网络。本书首先从深度学习基础知识入手, 引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch, 然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书, 读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行, 不受是否具备GPU的限制。