Neural Networks with Python, Second Edition : Explore Transformers, ViTs, Diffusion, KANs, and SSMs using Python, NumPy and PyTorch
Idioma: inglés
Editorial: Gitforgits, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is the modern neural networks foundation, and it's taught the way it should be.The way neural networks function has changed, of course, and this second edition has to change too. It's all rebuilt around the latest versions of Python 3.14, NumPy 2.0 and PyTorch 2.0, so it'll be the only framework you'll need to get up to speed quickly. The likes of TensorFlow, Keras, RNNs, GANs and capsule networks are now a thing of the past. Now, the big players in the AI world are convolutional networks, attention and transformers, vision transformers, Kolmogorov-Arnold networks, state space models, diffusion transformers and multimodal language models. This book is all about building a single application using the same data, training it using a single pipeline. That way, you can compare it directly with other applications and see how it really compares. It's all done by hand in NumPy, then rebuilt in PyTorch, so nothing stays a black box.This book is written for data scientists and AI engineers who want depth without the dependency bloat, keeping its toolkit to five libraries and its focus on understanding. The book makes you capable to read any new architecture paper and recognise the parts, because you'll have built them yourself.Key LearningsBuild modern architecture by hand in NumPy, and then rebuild it in PyTorch.Split work cleanly and write one training loop that drives architecture unchanged.Diagnose overfitting with learning curves, then apply the full regularization toolkit.Design convolutional networks that treat images as spatial objects, not flat vectors.Implement attention and transformers from scaled dot-product to full encoder blocks.Cut images into patches and train vision transformers from scratch.Build diffusion models that generate crisp images through iterative denoising.Compare architectures honestly using one dataset, one seed, one pipeline.Recognize the reusable parts inside any new architecture paper you read.Table of ContentSetting up Neural Network StackData Pipelines with NumPy and PandasFeedforward Networks in DepthConvolutional Networks for Visual TasksAutoencoders and Variational AutoencodersAttention and TransformersVision TransformersKolmogorov-Arnold NetworksState Space ModelsDiffusion Models and Diffusion TransformersMultimodal LLMs.…
N° de ref. del artículo 9789349174498
- Título
- Neural Networks with Python, Second Edition : Explore Transformers, ViTs, Diffusion, KANs, and SSMs using Python, NumPy and PyTorch
- Autor
- Mei Wong
- Editorial
- Gitforgits
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9349174499
- ISBN 13
- 9789349174498
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 330 gramos
- Dimensiones
- 235x191x9 mm
This book is the modern neural networks foundation, and it's taught the way it should be.
The way neural networks function has changed, of course, and this second edition has to change too. It's all rebuilt around the latest versions of Python 3.14, NumPy 2.0 and PyTorch 2.0, so it'll be the only framework you'll need to get up to speed quickly. The likes of TensorFlow, Keras, RNNs, GANs and capsule networks are now a thing of the past. Now, the big players in the AI world are convolutional networks, attention and transformers, vision transformers, Kolmogorov-Arnold networks, state space models, diffusion transformers and multimodal language models. This book is all about building a single application using the same data, training it using a single pipeline. That way, you can compare it directly with other applications and see how it really compares. It's all done by hand in NumPy, then rebuilt in PyTorch, so nothing stays a black box.
This book is written for data scientists and AI engineers who want depth without the dependency bloat, keeping its toolkit to five libraries and its focus on understanding. The book makes you capable to read any new architecture paper and recognise the parts, because you'll have built them yourself.
Key Learnings
- Build modern architecture by hand in NumPy, and then rebuild it in PyTorch.
- Split work cleanly and write one training loop that drives architecture unchanged.
- Diagnose overfitting with learning curves, then apply the full regularization toolkit.
- Design convolutional networks that treat images as spatial objects, not flat vectors.
- Implement attention and transformers from scaled dot-product to full encoder blocks.
- Cut images into patches and train vision transformers from scratch.
- Build diffusion models that generate crisp images through iterative denoising.
- Compare architectures honestly using one dataset, one seed, one pipeline.
- Recognize the reusable parts inside any new architecture paper you read.
Table of Content
- Setting up Neural Network Stack
- Data Pipelines with NumPy and Pandas
- Feedforward Networks in Depth
- Convolutional Networks for Visual Tasks
- Autoencoders and Variational Autoencoders
- Attention and Transformers
- Vision Transformers
- Kolmogorov-Arnold Networks
- State Space Models
- Diffusion Models and Diffusion Transformers
- Multimodal LLMs
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- Responsabilidad legal por defectos
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última actualización: 07/12/2017
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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.
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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.
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Excepciones al derecho de desistimiento
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última actualización: 25/04/2018