Apprendimento profondo con PyTorch: Un approccio pratico alla costruzione di modelli di reti neurali utilizzando PyTorch

Recensioni dei lettori

Il libro su PyTorch riceve recensioni contrastanti. Alcuni lettori lo trovano un'introduzione pratica con esempi pratici, utile per i principianti. Tuttavia, molti ne criticano la scarsa formattazione, i numerosi errori nel codice e la mancanza di profondità nella comprensione dei concetti di deep learning.

Conoscenza pratica approfondita di PyTorch, utile per i principianti, buoni esempi pratici, spiegazioni dettagliate dei modelli classici di deep learning, codice aggiornato disponibile su GitHub.

Pessima formattazione, cattiva denominazione delle variabili, molti copia-incolla da tutorial online, errori nel codice, mancanza di approfondimento sul deep learning, esempi di codice disorganizzati, alcuni lettori ritengono che sia uno spreco di denaro.

(basato su 13 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning with PyTorch: A practical approach to building neural network models using PyTorch

Contenuto del libro:

Questo libro fornisce l'intuizione dello stato dell'arte delle architetture di apprendimento profondo come ResNet, DenseNet, Inception e encoder-decoder senza addentrarsi nella matematica.

Mostra come è possibile implementare e utilizzare varie architetture per risolvere problemi di classificazione di immagini, traduzione linguistica e PNL utilizzando PyTorch.