الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>بايثون
تنزيل

Pytorch

تعلم التعلم العميق مع Pytorch

شكرا جزيلا لشراء هذا الكتاب. يحتوي مستودع GitHub هذا على رمز المثال لـ Pytorch ، وهو مقدمة للتعلم العميق. نظرًا لمستولي المحدود ، أشرت إلى بعض المعلومات عبر الإنترنت عند كتابة هذا الكتاب ، وأود أن أعرب عن احترامي لهم هنا. نظرًا لتطور تكنولوجيا التعلم العميق بسرعة ، يتم تحديث Pytorch أيضًا ، ولدي العديد من الحقول التي لم أغطيها عندما أكملت هذا الكتاب ، لذلك سيتم تحديث هذا المستودع كخدمة متابعة لشراء الكتاب الثاني. آمل أن أتمكن من تزويدك بقوة ضئيلة على الطريق إلى البدء بالتعلم العميق.

ملاحظة: نظرًا لتغيير إصدار Pytorch ، قد يحتوي الرمز الموجود في الكتاب على أخطاء ، لذلك تعتمد جميع الرموز بشكل أساسي على تلك الموجودة في هذا github.

تكوين البيئة

لقد أعطى الكتاب بالفعل بالتفصيل كيفية تكوين بيئة Python استنادًا إلى Anaconda وتثبيت Pytorch. إذا كنت تستخدم جهاز الكمبيوتر الخاص بك ولديك بطاقة رسومات NVIDIA ، فيمكنك إدخال عالم التعلم العميق بسعادة. إذا لم يكن لديك بطاقة رسومات NVIDIA ، فنحن بحاجة إلى منصة حوسبة سحابية لمساعدتنا على تعلم رحلة التعلم العميق. كيفية تكوين منصة الحوسبة AWS

تختلف كتالوجات الدورة التالية عن تلك الموجودة في الكتاب ، لأنه يتم تحديث المحتوى إلى الإصدار الثاني ، وسيتم إطلاق الإصدار الثاني قريبًا! !

كتالوج الدورة

الجزء 1: أساسيات التعلم العميق

  • الفصل 2: أساسيات Pytorch

    • موتر ومتغير
    • آلية التوجيه التلقائي
    • صور ديناميكية وثابتة

  • الفصل 3: الشبكات العصبية

    • النموذج الخطي والنزول التدرج
    • الانحدار اللوجستي والمحسّن
    • الشبكة العصبية متعددة الطبقات ، التتابع والوحدة النمطية
    • الشبكة العصبية العميقة
    • طريقة تهيئة المعلمة
    • خوارزمية التحسين
      • SGD
      • طريقة الزخم
      • adagrad
      • RMSPROP
      • Adadelta
      • آدم

  • الفصل 4: الشبكات العصبية التلافيفية

    • الوحدات التناكلية في بيتورش
    • تطبيع الدُفعات
    • شبكة عميقة باستخدام عناصر متكررة ، VGG
    • بنية شبكة أكثر ثراء ، googlelenet
    • الشبكة المتبقية العميقة ، resnet
    • Densenet
    • شبكات تلافيفية تدريب أفضل
      • تعزيز البيانات
      • التنظيم
      • معدل التعلم تسوس

  • الفصل 5: الشبكة العصبية المتكررة

    • وحدات الشبكة العصبية المتكررة: LSTM و GRU
    • باستخدام RNN لتصنيف الصور
    • تحليل السلاسل الزمنية باستخدام RNN
    • تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية:
      • تضمين الكلمات
      • نموذج n-gram
      • SEQ-LSTM لتقديم تنبؤ جزء من كلمة

  • الفصل السادس: توليد شبكات عدوانية

    • تشفير تلقائي
    • التشفير التلقائي المتغير
    • توليد شبكات الخصومة
    • تولد شبكات العدوانية العميقة العميقة (DCGANS) وجوه بشرية

  • الفصل 7: التعلم التعزيز العميق

    • س التعلم
    • افتح صالة الألعاب الرياضية
    • Q-networks العميقة

  • الفصل الثامن: Pytorch متقدم

    • تصور Tensorboard
    • مقدمة قراءة البيانات المرنة
    • مقدمة إلى Autograd.function
    • بيانات التوازي و Multi-GPU
    • تحويل إلى نموذج CAFFE2 باستخدام ONNX
    • كيفية نشر شبكة عصبية مدربة
    • قم بإنشاء عادات استخدام Pytorch الخاصة بك

الجزء 2: تطبيق التعلم العميق

  • الفصل 9: رؤية الكمبيوتر

    • الضبط الدقيق: نقل التعلم من خلال ضبط جيد
    • أول تجربة من Kaggle: معركة القط والكلاب
    • التجزئة الدلالية: تنفيذ تصنيف مستوى البكسل من خلال FCN
    • بكسل إلى شبكات الخصومة التوليدية للبكسل
    • النقل العصبي: تنفيذ نقل الأسلوب من خلال الشبكات التلافيفية
    • حلم عميق: استكشاف العالم في عيون الشبكات التلافيفية

  • الفصل 10: معالجة اللغة الطبيعية

    • Char RNN ينفذ توليد النص
    • تعليق الصورة: تنفيذ توليد الترجمة الفرعية للصور
    • SEQ2Seq ينفذ الترجمة الآلية
    • CNN + RNN + الانتباه لتحقيق التعرف على النص

بعض الموارد الأخرى

بالنسبة لبعض الدورات العامة وموارد التعلم للتعلم العميق ، يرجى الرجوع إلى مستودعي

يمكنك متابعة عمود ومدونة Zhihu الخاصة بي ، وستشارك غالبًا بعض مقالات التعلم العميق

الموارد حول Pytorch

بلدي github repo pytorch-beginner

Pytorch-tutorial

القابلية للإصابة بايتورش

العملي بيتورش

Pytorchzerotoall

قائمة رهيبة

شكر وتقدير

تشير بعض أجزاء الإصدار الثاني من هذا الكتاب إلى البرنامج التعليمي الصيني لـ MXNET GLUON ، واستخدم MXNET/GLUON لتعلم التعلم العميق.

Gluon هو إطار يشبه إلى حد كبير Pytorch. إنه بسيط للغاية وسهل الاستخدام. أوصيك أن تتعلمها وأوصي أيضًا بدورات Gluon الصينية ، والتي يتم تدريسها باللغة الصينية ، ولديها مقاطع فيديو ، وممارسات رمز. يمكن أن يقال أن يكون البرنامج التعليمي التعليمي العميق الصيني الأكثر شمولاً.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل