Book Description: Learning PyTorch 20 Second Edition Utilize PyTorch 23 and CUDA 12 to experiment neural networks and Deep Learning models is a comprehensive guide that covers the latest advancements in deep learning and neural networks using PyTorch 23 and CUDA 12. This book provides an in-depth understanding of the PyTorch framework and its capabilities, enabling readers to develop and train complex neural networks and deep learning models. The book begins by introducing the basics of PyTorch and its architecture, followed by advanced topics such as building and training neural networks, optimizing performance, and deploying models. Readers will learn how to use PyTorch to build and train various types of neural networks, including feedforward networks, recurrent networks, and convolutional networks. The book also covers advanced topics such as transfer learning, data augmentation, and regularization techniques. The book is divided into four parts: Part I - Introduction to PyTorch and CUDA; Part II - Building and Training Neural Networks; Part III - Advanced Topics; and Part IV - Deploying Models. Each part builds on the previous one, providing a solid foundation for readers to understand the concepts and techniques presented. The book concludes with a project that demonstrates the practical application of the concepts learned throughout the book.

arning PyTorch 20 Second Edition Используйте PyTorch 23 и CUDA 12 для экспериментов с нейронными сетями и моделями глубокого обучения - это всеобъемлющее руководство, которое охватывает последние достижения в области глубокого обучения и нейронных сетей с использованием PyTorch 23 и CUDA 12. Эта книга дает глубокое понимание инфраструктуры PyTorch и ее возможностей, позволяя читателям разрабатывать и обучать сложные нейронные сети и модели глубокого обучения. Книга начинается с ознакомления с основами PyTorch и его архитектурой, за которым следуют такие продвинутые темы, как построение и обучение нейронных сетей, оптимизация производительности и развертывание моделей. Читатели узнают, как использовать PyTorch для построения и обучения различных типов нейронных сетей, включая сети с прямой связью, рекуррентные сети и сверточные сети. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как обучение передаче, увеличение данных и методы регуляризации. Книга разделена на четыре части: Часть I - Введение в PyTorch и CUDA; Часть II - Построение и обучение нейронных сетей; Часть III - Расширенные темы; и Часть IV - Развертывание моделей. Каждая часть опирается на предыдущую, обеспечивая прочную основу для понимания читателями представленных концепций и техник. Книга завершается проектом, который демонстрирует практическое применение понятий, усвоенных на протяжении всей книги.

arning PyTorch 20 Deuxième édition Utilisez PyTorch 23 et CUDA 12 pour expérimenter avec des réseaux neuronaux et des modèles d'apprentissage profond est un guide complet qui couvre les dernières avancées en matière d'apprentissage profond et de réseaux neuronaux utilisant PyTorch 23 et CUDA 12. Ce livre fournit une compréhension approfondie de l'infrastructure de PyTorch et de ses capacités, permettant aux lecteurs de développer et de former des réseaux neuronaux complexes et des modèles d'apprentissage profond. livre commence par une présentation des bases de PyTorch et de son architecture, suivie de sujets avancés tels que la construction et la formation de réseaux neuronaux, l'optimisation des performances et le déploiement de modèles. s lecteurs apprendront comment utiliser PyTorch pour construire et apprendre différents types de réseaux neuronaux, y compris les réseaux à communication directe, les réseaux récurrents et les réseaux convolutifs. livre traite également de sujets avancés tels que la formation à la transmission, l'augmentation des données et les méthodes de régularisation. livre est divisé en quatre parties : Partie I - Introduction à PyTorch et CUDA ; Partie II - Construction et formation de réseaux neuronaux ; Partie III - Thèmes élargis ; et Partie IV - Déploiement de modèles. Chaque partie s'appuie sur la précédente, fournissant une base solide pour que les lecteurs comprennent les concepts et les techniques présentés. livre se termine par un projet qui montre l'application pratique des concepts appris tout au long du livre.

arning PyTorch 20 Second Edition Utilizar PyTorch 23 y CUDA 12 para experimentar con redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo es una guía integral que cubre los últimos avances en aprendizaje profundo y redes neuronales utilizando PyTorch 23 y CUDA 12. Este libro proporciona una comprensión profunda de la infraestructura de PyTorch y sus capacidades, lo que permite a los lectores desarrollar y entrenar complejas redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo. libro comienza con una introducción a los fundamentos de PyTorch y su arquitectura, seguida de temas avanzados como la construcción y el aprendizaje de redes neuronales, la optimización del rendimiento y la implementación de modelos. lectores aprenderán a usar PyTorch para construir y enseñar diferentes tipos de redes neuronales, incluyendo redes de comunicación directa, redes recurrativas y redes de perforación. libro también cubre temas avanzados como el aprendizaje de la transmisión, el aumento de los datos y las técnicas de regularización. libro se divide en cuatro partes: Parte I - Introducción a PyTorch y CUDA; Parte II - Construcción y aprendizaje de redes neuronales; Parte III - Temas avanzados; y Parte IV - Despliegue de modelos. Cada parte se basa en la anterior, proporcionando una base sólida para que los lectores entiendan los conceptos y técnicas presentadas. libro se completa con un proyecto que demuestra la aplicación práctica de los conceptos aprendidos a lo largo del libro.

arning PyTorch 20 SecondEdition Utilizzare la PyTorch 23 e CUDA 12 per sperimentare reti neurali e modelli di apprendimento approfondito è una guida completa che comprende gli ultimi sviluppi nell'apprendimento approfondito e nelle reti neurali utilizzando le PyTorch 23 e CUDA 12. Questo libro offre una profonda comprensione dell'infrastruttura e delle sue capacità, permettendo ai lettori di sviluppare e formare complesse reti neurali e modelli di apprendimento approfondito. Il libro inizia con la conoscenza delle basi e della sua architettura, seguita da temi avanzati quali la creazione e l'apprendimento di reti neurali, l'ottimizzazione delle prestazioni e l'implementazione di modelli. I lettori scopriranno come utilizzare le PyTorch per costruire e imparare diversi tipi di reti neurali, tra cui reti dirette, reti ricettive e reti compresse. Il libro comprende anche argomenti avanzati come l'apprendimento della trasmissione, l'aumento dei dati e le tecniche di regolarizzazione. Il libro è suddiviso in quattro parti: Parte I - Introduzione al PyTorch e CUDA; Parte II - Costruzione e formazione di reti neurali; Parte III - Argomenti estesi; E Parte IV - Installazione dei modelli. Ogni parte si basa sulla precedente, fornendo una base solida per comprendere i concetti e la tecnica presentati dai lettori. Il libro è completato da un progetto che dimostra l'applicazione pratica dei concetti imparati durante tutto il libro.

arning PyTorch 20 Second Edition Verwenden e PyTorch 23 und CUDA 12, um mit neuronalen Netzen und Deep-arning-Modellen zu experimentieren - dies ist ein umfassender itfaden, der die neuesten Fortschritte bei Deep arning und neuronalen Netzen mit PyTorch 23 und CUDA 12 abdeckt. Dieses Buch bietet einen tiefen Einblick in die PyTorch-Infrastruktur und ihre Fähigkeiten und ermöglicht es den sern, komplexe neuronale Netzwerke und Deep-arning-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen von PyTorch und seiner Architektur, gefolgt von fortgeschrittenen Themen wie dem Aufbau und dem Training neuronaler Netzwerke, der istungsoptimierung und dem Einsatz von Modellen. Die ser lernen, wie man PyTorch verwendet, um verschiedene Arten von neuronalen Netzen aufzubauen und zu trainieren, einschließlich vorwärtsgekoppelter Netze, rekurrierender Netze und Faltungsnetze. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Übertragungstraining, Datenvermehrung und Regularisierungstechniken. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I - Einführung in PyTorch und CUDA; Teil II - Aufbau und Ausbildung neuronaler Netze; Teil III - Erweiterte Themen; und Teil IV - Einsatz von Modellen. Jeder Teil baut auf dem vorherigen auf und bietet eine solide Grundlage für das Verständnis der vorgestellten Konzepte und Techniken durch die ser. Das Buch schließt mit einem Projekt, das die praktische Anwendung der im gesamten Buch erlernten Konzepte demonstriert.

''

PyTorch 20 İkinci Baskı nir ağları ve derin öğrenme modellerini denemek için PyTorch 23 ve CUDA 12'yi kullanın, PyTorch 23 ve CUDA 12'yi kullanarak derin öğrenme ve sinir ağlarındaki en son gelişmeleri kapsayan kapsamlı bir kılavuzdur. Bu kitap, PyTorch altyapısının ve yeteneklerinin derinlemesine anlaşılmasını sağlayarak, okuyucuların karmaşık sinir ağları ve derin öğrenme modelleri geliştirmelerini ve eğitmelerini sağlar. Kitap, PyTorch ve mimarisinin temellerine bir giriş ile başlar, ardından sinir ağlarının oluşturulması ve eğitilmesi, performansın optimize edilmesi ve modellerin dağıtılması gibi ileri konular takip eder. Okuyucular, feed-forward ağları, tekrarlayan ağlar ve evrişimli ağlar dahil olmak üzere farklı sinir ağları türlerini oluşturmak ve eğitmek için PyTorch'u nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir. Kitap ayrıca iletim öğrenme, veri büyütme ve düzenleme teknikleri gibi ileri konuları da kapsamaktadır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I - PyTorch ve CUDA'ya Giriş; Bölüm II - nir ağlarının inşası ve eğitimi; Bölüm III - Genişletilmiş Konular; Ve Bölüm IV - Model Dağıtımı. Her bölüm bir öncekine dayanır ve okuyucuların sunulan kavram ve teknikleri anlamaları için sağlam bir temel sağlar. Kitap, kitap boyunca öğrenilen kavramların pratik uygulamasını gösteren bir proje ile sona erer.

PyTorch 20 Second Edition Use PyTorch 23 و CUDA 12 لتجربة الشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق هو دليل شامل يغطي أحدث التطورات في التعلم العميق والشبكات العصبية باستخدام PyTorch 23 و CUDA 12. يوفر هذا الكتاب فهمًا عميقًا للبنية التحتية لـ PyTorch وقدراتها، مما يمكّن القراء من تطوير وتدريب الشبكات العصبية المعقدة ونماذج التعلم العميق. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات PyTorch وهندسته المعمارية، تليها موضوعات متقدمة مثل بناء وتدريب الشبكات العصبية، وتحسين الأداء، ونشر النماذج. سيتعلم القراء كيفية استخدام PyTorch لبناء وتدريب أنواع مختلفة من الشبكات العصبية، بما في ذلك شبكات التغذية للأمام والشبكات المتكررة والشبكات التلافيفية. يغطي الكتاب أيضًا مواضيع متقدمة مثل تعلم الإرسال، وزيادة البيانات، وتقنيات التسوية. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول - مقدمة إلى PyTorch و CUDA ؛ الجزء الثاني - بناء الشبكات العصبية وتدريبها ؛ الجزء الثالث - المواضيع الموسعة ؛ والجزء الرابع - النشر النموذجي. يعتمد كل جزء على الجزء السابق، مما يوفر أساسًا متينًا للقراء لفهم المفاهيم والتقنيات المقدمة. يختتم الكتاب بمشروع يوضح التطبيق العملي للمفاهيم المستفادة في جميع أنحاء الكتاب.

arning PyTorch 20 Second Edition使用PyTorch 23和CUDA 12實驗神經網絡和深度學習模型是一本全面的指南,涵蓋了使用PyTorch 23和CUDA 12進行深度學習和神經網絡的最新進展。這本書深入了解了PyTorch的基礎架構及其功能，使讀者能夠開發和培訓復雜的神經網絡和深度學習模型。該書首先介紹了PyTorch的基礎知識及其體系結構，然後是高級主題，例如神經網絡的構建和培訓，性能優化和模型部署。讀者將學習如何使用PyTorch構建和培訓各種類型的神經網絡，包括直接通信網絡，遞歸網絡和卷積網絡。該書還涵蓋了高級主題，例如傳輸學習，數據增強和正則化技術。該書分為四個部分：第一部分-PyTorch和CUDA的介紹；第二部分-神經網絡的構建和學習；第三部分-擴展主題；第四部分-模型部署。每個部分都依賴於以前的部分，為讀者理解所代表的概念和技術提供了堅實的基礎。該書以一個展示整個書中學到的概念的實際應用的項目結束。