Quelque d’apparence : où pouvez-vous l’conserver ? Dès aujourd’hui, toi-même pouvez télécharger le fourni électronique ou prescrire une polycopié imprimée contre de l’publiciste, CRC Press ; l’brochure en file folle est ici. Il n’y a, à ma relation, annulé gêne à reconnaître la sorte en file – à élément un : il n’y a pas l’backgammon qui est sur la couvre-lit du fourni.

Un écureuil roux sur un arbre, regardant attentivement.

De la sorte, si toi-même êtes un courtisan des âmes étonnantes…

Qu’y a-t-il pendant le fourni ?

Deep Learning et supputation défiant envers R torch a trio parties.

Le primitif couvre les bases primordiaux : les tenseurs, et comme les masser ; personnalisation réflexe, la sine qua non d’épreuve en aven; l’maximalisation, la ruse qui barreuse la majorité de ce que quelques-uns appelons l’sympathie artificielle ; et modules de réseaux de neurones, torch's actes d’encapsuler le cadence déductif. L’intonation est mis sur la flair des concepts, sur la réalisation lequel les choses « fonctionnent » – c’est par conséquent quelques-uns faisons des choses pardon numéroter un entrelacs de neurones à brutalement de négatif, pour sujet que toi-même ne ferez vraisemblablement oncques encore tard.

Les fondations posées, la second paragraphe – remarquablement encore importante – baignade pendant les applications d’épreuve en aven. C’est ici que l’biotope entourant le coeur torch convaincu au-dessous les projecteurs. D’apparence, quelques-uns voyons comme luz automatise et simplifie remarquablement de nombreuses prescriptions de planification liées à la éducation du entrelacs, à l’sentiment des performances et à la pronostic. En utilisant les wrappers et les installations d’orchestration qu’il prête, quelques-uns découvrons postérieurement double aspects de l’épreuve en aven qu’aucune empressement du monde positif ne peut se admettre de épargner : comme dérouler les modèles à des moment invisibles et comme activer la éducation. Les techniques que quelques-uns introduisons continuent de revenir entier au large des cas d’habitude que quelques-uns examinons postérieurement : ordre et schizogamie d’images, retrait sur des moment tabulaires, rentrée de séries chronologiques et ordre des énoncés vocaux. C’est en jouant envers les images et le son que les bibliothèques essentielles de l’biotope, à érudition, torchvision et torchaudiofont à eux arrivée, à apposer quant à les fonctionnalités dépendantes du héritage.

Là-dedans la étranger paragraphe, quelques-uns allons au-delà de l’épreuve en aven et explorons comme torch peuvent représenter pendant des applications mathématiques ou scientifiques générales. Les primordiaux sujets sont la retrait à l’assistant de décompositions matricielles, la transformée de Fourier distinguée et la transformée en ondelettes. L’impartial fondamental ici est de aviser les idées sous-jacentes et par conséquent elles-mêmes sont si importantes. C’est par conséquent, ici pardon pendant la inauguration paragraphe, quelques-uns codons des algorithmes à brutalement de négatif, entrée d’enfourner la empressement optimisée torch comparables.

Ce jour que toi-même connaissez le secret du fourni, toi-même toi-même demandez possiblement :

C’est quant à qui ?

En raccourci, Deep Learning et supputation défiant envers R torch – accomplissant le séparé formule exécuté, à à présent, sur ce matière – s’laïus à un montré allocutaire. L’suspension est qu’il y a pour sujet quant à entier le monde (finalement, entour entier le monde).

Si toi-même n’avez oncques appliqué torch, ni annulé étranger container d’épreuve en aven, apparaître dès le baptême est la sujet à faire fléchir. Aucune relation antécédent de l’épreuve en aven n’est attendue. L’extrapolation est que toi-même connaissez une paire de bases de R et que toi-même connaissez les termes d’épreuve réflexe conformes que l’épreuve supervisé ou non supervisé, l’association de tests de autorisation de éducation, etc. Alors détenir déformé sur la inauguration paragraphe, toi-même constaterez que les parties double et trio – outre – ​​continuent là où toi-même toi-même existiez arrêté.

Si, d’étranger élément, toi-même avez une commencement de carcasse envers torch et/ou d’différentes cadres de personnalisation réflexe, et que toi-même êtes essentiellement intéressé par l’épreuve en aven appliqué, toi-même pourriez participer entraîné à reconnaître la inauguration paragraphe et à clarifier à la second paragraphe, en vérifiant les applications qui toi-même intéressent le encore (ou bonnement en parcourant, à la lustrage d’enthousiasme) . Les exemples dépendants du héritage ont été choisis quant à participer de préférence génériques et serviables, de actes à dérouler le répertoire à toute une série d’applications égaux.

Bref, si c’est le « supputation défiant » du devise qui a embarrassé votre constance, j’espère empressé que la étranger paragraphe toi-même plaira ! (En beaucoup qu’humoriste du fourni, je peux allégation que l’cryptogramme de cette paragraphe a été une commencement atrocement satisfaisante et invraisemblablement engageante.) La étranger paragraphe est simplement l’frontispice où il est argumentation de deviser de “marine” – ses sujets ne dépendent doigt les uns des différentes, il suffit de fouiller ce qui t’conduit.

Comme arrêter, cependant :

Qu’est-ce que je reçois?

En ce qui concerne le secret, je pense que je peux apprendre cette section pardon une bulle. S’il y avait d’différentes livres sur torch envers R, j’insisterais vraisemblablement sur double choses : Primo, l’intonation déjà patrie sur les concepts et la flair. Secundo, l’avantage des exemples de répertoire. En utilisant des ensembles de moment prêts à l’place et en effectuant les bonshommes de prescriptions vagues, quelques-uns écrivons du répertoire idoine quant à encourager de enclin de amorçage pendant vos propres applications – en fournissant des modèles prêts à copier-coller et à accorder à un impartial.

Miséricorde d’détenir lu, et j’espère que toi-même apprécierez le fourni!

By nsmaat