"本書是一本全面深入的深度學習實踐指導書，旨在為讀者提供從基礎概念到高級應用的系統(tǒng)性知識。

本書第1章從基礎開始，介紹了PyTorch工具，涵蓋了數(shù)據(jù)的加載與預處理，以及基礎網(wǎng)絡構建和訓練流程。 第2章深入圖像分類，探討了CNN架構、數(shù)據(jù)增強技術，以及模型優(yōu)化和部署策略。 第3章轉向創(chuàng)造性圖像應用，包括風格遷移、Deep Dream、GAN和超分辨率技術，并討論了CycleGAN的應用。 第4章專注于視覺系統(tǒng)，講解了目標檢測、語義分割以及相關網(wǎng)絡結構。 第5章和第6章分別探討了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在文本情感分析中的應用，以及NLP領域的預訓練模型和注意力機制，包括BERT模型的實踐。

全書內容豐富，結構清晰，每章均配有實戰(zhàn)案例和習題。通過對本書的學習，讀者將能夠掌握深度學習的關鍵技術，并在實際項目中發(fā)揮其強大的應用潛力。

本書適合作為高等院校計算機、軟件工程、人工智能等相關專業(yè)的教材，也可供對深度學習感興趣的開發(fā)人員、科技工作者和研究人員參考。
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