„PyTorch“
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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT
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PyTorch für Deep Learning – Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
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Selene: a PyTorch-based deep learning library for sequence data
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Deep Reinforcement Learning with Python – With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym
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GANs mit PyTorch selbst programmieren – ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks
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iX Developer Machine Learning – Bessere Modelle, produktiver Einsatz
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Machine Learning für Softwareentwickler – Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning – KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren
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Deep Learning illustriert – Eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten
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Deep learning - Grundlagen und Implementierung – neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
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Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning – With Keras and PyTorch
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A comprehensive guide to Bayesian CNN with variational inference – with implementation in PyTorch
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Highly parallel simulation and optimization of photonic circuits in time and frequency domain based on the deep-learning framework PyTorch
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PyTorch Recipes – A Problem-Solution Approach