Python深度学习：基于PyTorch

深度学习是一块难啃的硬骨头，对有一定开发经验和数学基础的从业者是这样，对初学者更是如此。其中卷积神经网络、循环神经网络、对抗式神经网络是深度学习的基石，同时也是深度学习的3大硬骨头。为了让读者更好地理解掌握这些网络，我们采用循序渐进的方式，先从简单特例开始，然后逐步介绍更一般性的内容，最后通过一些PyTorch代码实例实现之，整本书的结构及各章节内容安排都遵循这个原则。此外，一些优化方法也采用这种方法，如对数据集Cifar10分类优化，先用一般卷积神经网络，然后使用集成方法、现代经典网络，最后采用数据增加和迁移方法，使得模型精度不断提升，由最初的68%，上升到74%和90%，最后达到95%左右。