Mastering PyTorch: Build powerful neural network architectures using advanced PyTorch 1.x features
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2021
- Tapa blanda
- Usado
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- Título
- Mastering PyTorch: Build powerful neural network architectures using advanced PyTorch 1.x features
- Autor
- Ashish Ranjan Jha
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789614384
- ISBN 13
- 9781789614381
Master advanced techniques and algorithms for deep learning with PyTorch using real-world examples
Key Features
- Understand how to use PyTorch 1.x to build advanced neural network models
- Learn to perform a wide range of tasks by implementing deep learning algorithms and techniques
- Gain expertise in domains such as computer vision, NLP, Deep RL, Explainable AI, and much more
Book Description
Deep learning is driving the AI revolution, and PyTorch is making it easier than ever before for anyone to build deep learning applications. This PyTorch book will help you uncover expert techniques to get the most out of your data and build complex neural network models.
The book starts with a quick overview of PyTorch and explores using convolutional neural network (CNN) architectures for image classification. You'll then work with recurrent neural network (RNN) architectures and transformers for sentiment analysis. As you advance, you'll apply deep learning across different domains, such as music, text, and image generation using generative models and explore the world of generative adversarial networks (GANs). You'll not only build and train your own deep reinforcement learning models in PyTorch but also deploy PyTorch models to production using expert tips and techniques. Finally, you'll get to grips with training large models efficiently in a distributed manner, searching neural architectures effectively with AutoML, and rapidly prototyping models using PyTorch and fast.ai.
By the end of this PyTorch book, you'll be able to perform complex deep learning tasks using PyTorch to build smart artificial intelligence models.
What you will learn
- Implement text and music generating models using PyTorch
- Build a deep Q-network (DQN) model in PyTorch
- Export universal PyTorch models using Open Neural Network Exchange (ONNX)
- Become well-versed with rapid prototyping using PyTorch with fast.ai
- Perform neural architecture search effectively using AutoML
- Easily interpret machine learning (ML) models written in PyTorch using Captum
- Design ResNets, LSTMs, Transformers, and more using PyTorch
- Find out how to use PyTorch for distributed training using the torch.distributed API
Who this book is for
This book is for data scientists, machine learning researchers, and deep learning practitioners looking to implement advanced deep learning paradigms using PyTorch 1.x. Working knowledge of deep learning with Python programming is required.
Table of Contents
- Overview of Deep Learning Using PyTorch
- Combining CNNs and LSTMs
- Deep CNN Architectures
- Deep Recurrent Model Architectures
- Hybrid Advanced Models
- Music and Text Generation with PyTorch
- Neural Style Transfer
- Deep Convolutional GANs
- Deep Reinforcement Learning
- Operationalizing Pytorch Models into Production
- Distributed Training
- PyTorch and AutoML
- PyTorch and Explainable AI
- Rapid Prototyping with PyTorch
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Acerca del autor
Ashish Ranjan Jha received his bachelor's degree in electrical engineering from IIT Roorkee (India), his master's degree in computer science from EPFL (Switzerland), and an MBA degree from the Quantic School of Business (Washington). He received distinctions in all of his degrees. He has worked for a variety of tech companies, including Oracle and Sony, and tech start ups, such as Revolut, as a machine learning engineer.
Aside from his years of work experience, Ashish is a freelance ML consultant, an author, and a blogger (datashines). He has worked on products/projects ranging from using sensor data for predicting vehicle types to detecting fraud in insurance claims. In his spare time, Ashish works on open source ML projects and is active on StackOverflow and kaggle (arj7192).
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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