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内容简介：本书以PyTorch作为深度学习框架,主要包括4部分。第1部分(第1、2章),主要概述PyTorch基础知识与常见深度学习算法实现,例如,CNN、LSTM,即CNNLSTM;第2部分(第3~5章)高级神经网络实现,主要包括常见的深度学习网络结构,例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型;第3部分(第6~9章)生成式AI和深度强化学习,主要包括GAN、GPT和DQN等算法;第4部分(第10~14章)生产中PyTorch落地的几个关键性主题,分布式训练、自动机器学习管道构建和硬件快速部署。