将数学、理论和代码融为一体的深度学习精粹

在今天，深度学习已成为推动科技进步的重要引擎，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和知识图谱领域等方面发挥着很大的价值。然而，对于许多初学者而言，深度学习似乎是一座难以逾越的高山，既需要一定的数理统计知识，又离不开复杂的编程技能。

如果你是科班出身的大三大四的本科生或是研究生，想找一本深度学习入门的必读书目。

如果你是从事人工智能方向的研究人员或是工程师，想要一本时常放在手边的工具书和案头书。

或者你具备一定数学基础，想要转行入门深度学习的文科生。

那么这本《深度学习精粹与PyTorch实践》正是你所需要的“良方”，本书不但将深度学习理论、工具和实战相结合，还深入介绍了深度学习基本理论和高级神经网络，包括最常见的卷积神经网络、循环神经网络和对抗神经网络，以及近几年流行的Transformer和迁移学习等机器学习方法。

本书一边剖析理论，一边通过流行的PyTorch深度学习框架将其编程实现，旨在将数学讲解、理论方法和代码实现融为一体，也可以为学习高级深度学习方法奠定基础。

在第一部分中，本书将带你走进深度学习的世界，了解PyTorch框架的基本使用方法和神经网络的基本架构类型。通过这一部分的学习，你将能够掌握深度学习的基本概念和原理，为后续的学习打下坚实的基础。

在第二部分中，本书则进一步深入讲解了高级网络结构和新的设计选择或策略。从自动编码技术到图像分割和目标检测，从生成对抗网络到注意力机制，再到Transformer架构和迁移学习等，本书都进行了详细的阐述和编程实现。

这本书在讲解理论知识的同时，也非常注重实战案例的分享。通过多个实战案例的演示和代码实现，你将能够更好地理解理论知识的应用和实践方法。这些案例不仅涵盖了图像分类、文本生成、机器翻译等多个领域，还结合了最新的深度学习技术和方法。

如果你想了解深度学习背后的奥秘，并开始了解它是如何工作的、何时使用它以及如何自信地使用它，那就开始阅读这本书吧！