本書適合入門者，透過本書，讀者能夠了解深度學習的基礎觀念、掌握PyTorch 的使用方法。
閱讀本書，除了了解深度學習、PyTorch 使用方法，同時也能夠知道在面對問題時該如何自處，在做出正確的應對後解決問題，得到最好的結果。當然這只是一本入門讀物，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。
作者簡介：
廖星宇，目前就讀中國科學技術大學應用數學系，獲得國家一等獎學金。於個人博客、知乎等平臺上發佈多篇關於深度學習的文章，具有相當的人氣。
推薦序
本書不僅是深度學習的入門指南，同時也是PyTorch 的入門教學；
針對的讀者為對深度學習有相當的認識、擁有深度學習架構（如使用Tensor- Flow 跑過簡單的模型）的使用經驗者，希望能透過PyTorch 於深度學習這塊領域再進一步做研究之人員。閱讀本書不需要太多的數學基礎，但Python 的基礎認知是必須具備的能力。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。
本書不僅是深度學習的入門指南，同時也是PyTorch 的入門教學；
針對的讀者為對深度學習有相當的認識、擁有深度學習架構（如使用Tensor- Flow 跑過簡單的模型）的使用經驗者，希望能透過PyTorch 於深度學習這塊領域再進一步做研究之人員。閱讀本書不需要太多的數學基礎，但Python 的基礎認知是必須具備的能力。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。
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
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
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