รถเข็นยังว่าง

การแจ้งแตือน

ลงชื่อเข้าใช้เพื่อดูการแจ้งเตือน

คุ้มครองการชำระเงิน
฿ 382
฿ 483
เลือก

PyTorch การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการประมวลผลภาษาธรรมชาติของจีน

คูปองร้านค้า
มีคูปองที่ใช้ได้
แอดLine @PChomethai ก่อนใช้ (2)
  • สั่งซื้อเกิน ฿500 ได้ส่วนลด ฿50
  • 02/10/2020 - 30/11/2020
50
รับสิทธิ์
The Art of Coffee
  • สั่งซื้อเกิน ฿850 ได้ส่วนลด ฿150
  • 02/10/2020 - 30/11/2020
150
รับสิทธิ์
The Art of Coffee
  • สั่งซื้อเกิน ฿1500 ได้ส่วนลด ฿270
  • 02/10/2020 - 30/11/2020
270
รับสิทธิ์
สำหรับลุ้นรับiPhone12
  • สั่งซื้อเกิน ฿1 ได้ส่วนลด ฿1
  • 21/10/2020 - 21/12/2020
1
รับสิทธิ์
Super Sale
  • สั่งซื้อเกิน ฿850 ได้ส่วนลด ฿150
  • 22/10/2020 - 30/11/2020
150
รับสิทธิ์
Super Sale
  • สั่งซื้อเกิน ฿1500 ได้ส่วนลด ฿270
  • 22/10/2020 - 30/11/2020
270
รับสิทธิ์
Best Deal
  • สั่งซื้อเกิน ฿850 ได้ส่วนลด ฿150
  • 02/11/2020 - 30/11/2020
150
รับสิทธิ์
Best Deal
  • สั่งซื้อเกิน ฿1500 ได้ส่วนลด ฿270
  • 02/11/2020 - 30/11/2020
270
รับสิทธิ์
Coleman
  • สั่งซื้อเกิน ฿1500 ได้ส่วนลด ฿270
  • 11/11/2020 - 11/12/2020
270
รับสิทธิ์
Coleman
  • สั่งซื้อเกิน ฿850 ได้ส่วนลด ฿150
  • 11/11/2020 - 11/12/2020
150
รับสิทธิ์
End of year
  • สั่งซื้อเกิน ฿850 ได้ส่วนลด ฿150
  • 26/11/2020 - 04/01/2021
150
รับสิทธิ์
End of year
  • สั่งซื้อเกิน ฿1500 ได้ส่วนลด ฿270
  • 26/11/2020 - 01/01/2021
270
รับสิทธิ์
เพิ่มในรายการ
ที่อยู่ของสินค้า
ไต้หวัน ใช้เวลาเตรียมสินค้า 3 วัน (คาดว่าจะถึงผู้รับภายใน 7-14 วัน ไม่รวมระยะเวลาเตรียมสินค้า)
รายละเอียดการจัดส่ง
สินค้าทั้งหมด 538985
  • วันที่ลงทะเบียน2019.09.04
  • โซนไต้หวัน
ของแท้ 100%
สินค้าไต้หวัน คุณภาพดี ราคาโดนใจ ! (สินค้าจากไต้หวัน จัดส่งฟรีทางเครื่องบิน) Taiwanese Product. High quality. Happy Price ! (Made in Taiwan, Free direct air-shipping from Taiwan) 台灣商品,品質好,價格動心!(台灣製造、空運直達、運費全免)
วิธีชำระเงิน
รายละเอียดสินค้า
ผู้ช่วยจัดซื้อ

เงื่อนไขการใช้บริการผู้ช่วยจัดซื้อ หากจำเป็น ผู้ซื้อต้องจ่ายภาษีนำเข้ารวมถึงค่าพิธีศุลกากรด้วยตนเอง

สถานะสินค้า
ใหม่
ระยะเวลาการรับประกันสินค้า
ไม่มีการรับประกัน

Facebook研發,最好學最好用的深度學習工具!
自從Facebook在2017年初發佈了PyTorch這個開源的機器學習庫,就馬上受到業界熱烈的討論。它結合了Python好學易用的特性,以及Torch科學計算的強大威力,再加上它與Python完美結合的介面,使得PyTorch已成為現在最重要的研發工具之一。
如今深度學習已經成為人工智慧炙手可熱的技術,而PyTorch能夠在強大的 GPU 加速基礎上實現張量和動態神經網路,進而實現這項技術,因此本書將從PyTorch框架結構出發,透過案例來介紹線性迴歸、邏輯迴歸、前饋神經網路、卷積神經網路、遞歸神經網路、自編碼模型、以及生成對抗網路等等。
此外,自然語言處理能夠使電腦擁有理解人類語言的能力,一直是許多人努力研究的目標,因此本書也特別以一整章的篇幅來介紹自然語言處理,以作深度學習的示範應用。
本書作為深度學習的入門教材,省略了大量的數學模型推導,學習門檻低,適合所有對深度學習有興趣的讀者。本書內容分兩大部分,前半部著重理論,而後半部著重實戰,使讀者不僅學得扎實更能夠直接應用於實際工作上,發揮學有所用的實用價值。


邢夢來
擅長量化分析理論,深入研究多空對比分析,對多空趨勢平衡有獨特的見解,形成一套多空對比體系。同時對對交易心理狀況、人工智慧與區塊鏈技術也有較深的研究。

王碩
資深軟體工程師,具有9年的Java企業應用軟體開發經驗和4年的教育培訓經驗,曾主持多個B/S專案開發,專案經驗豐富,擅長Java EE(Struts2、Spring3、Hibernate3)專案開發、Python(程式GUI、數據分析、網路爬蟲)專案開發,是極寬TOP開源團隊核心成員,也是博碩出版的《Python GUI程式設計:PyQt5實戰》一書的作者之一。

孫洋洋
博碩出版的《Python GUI程式設計:PyQt5實戰》一書的作者之一,擅長網路爬蟲、機器學習、量化投資與程式GUI開發設計。有多年量化投資實盤操作經歷,現就職於某期貨公司做量化研究員。


第一部分 基礎理論
Chapter 01 深度學習簡介
1.1 深度學習
1.2 神經網路的發展
1.3 深度學習的應用
1.4 常用的數學知識和機器學習演算法
1.5 PyTorch 簡介
1.5.1 PyTorch 介紹
1.5.2 使用 PyTorch 的公司
1.5.3 PyTorch API
1.5.4 為什麼選擇 Python 語言
1.5.5 Python 語言的特點
1.6 常用的機器學習、深度學習開源框架
1.7 其他常用的模組庫
1.8 深度學習常用名詞
Chapter 02 PyTorch 環境安裝
2.1 基於 Ubuntu 環境的安裝
2.1.1 安裝 Anaconda
2.1.2 設定 Anaconda
2.2 Conda 命令安裝 PyTorch
2.3 pip 命令安裝 PyTorch
2.4 設定CUDA
Chapter 03 PyTorch 基礎知識
3.1 張量(Tensor)
3.2 數學操作
3.3 數理統計
3.4 比較操作
Chapter 04 簡單案例入門
4.1 線性迴歸
4.2 邏輯迴歸
Chapter 05 前饋神經網路
5.1 實作前饋神經網路
5.2 資料集
5.3 卷積層
5.4 Functional 函數
5.5 最佳化演算法
5.6 自動求導機制
5.7 保存和載入模型
5.8 GPU 加速運算
Chapter 06 PyTorch 視覺化工具
6.1 Visdom 介紹
6.2 Visdom 基本概念
6.2.1 Panes(窗格)
6.2.2 Environments(環境)
6.2.3 State(狀態)
6.3 安裝 Visdom
6.4 視覺化介面
6.4.1 Python 函數屬性存取技巧
6.4.2 vis.text
6.4.3 vis.image
6.4.4 vis.scatter
6.4.5 vis.line
6.4.6 vis.stem
6.4.7 vis.heatmap
6.4.8 vis.bar
6.4.9 vis.histogram
6.4.10 vis.boxplot
6.4.11 vis.surf
6.4.12 vis.contour
6.4.13 vis.mesh
6.4.14 vis.svg

第二部分 實戰應用
Chapter 07 卷積神經網路
7.1 卷積層
7.2 池化層
7.3 經典的卷積神經網路
7.3.1 LeNet-5 神經網路結構
7.3.2 ImageNet-2010 網路結構
7.3.3 VGGNet 網路結構
7.3.4 GoogLeNet 網路結構
7.3.5 ResNet 網路結構
7.4 卷積神經網路案例
7.5 深度殘差模型案例
Chapter 08 遞歸神經網路簡介
8.1 遞歸神經網路模型結構
8.2 不同類型的 RNN
8.3 LSTM 結構的具體解析
8.4 LSTM 的變體
8.5 遞歸神經網路的實作
8.5.1 遞歸神經網路案例
8.5.2 雙向 RNN 案例
Chapter 09 自編碼模型
Chapter 10 生成對抗網路
10.1 DCGAN 原理
10.2 GAN 生成對抗網路實例
Chapter 11 Seq2seq 自然語言處理
11.1 Seq2seq 自然語言處理簡介
11.2 Seq2seq 自然語言處理案例
Chapter 12 利用 PyTorch 實作量化交易
12.1 線性迴歸預測股價
12.2 前饋神經網路預測股價
12.3 遞歸神經網路預測股價

















ผู้ช่วยจัดซื้อ

เงื่อนไขการใช้บริการผู้ช่วยจัดซื้อ หากจำเป็น ผู้ซื้อต้องจ่ายภาษีนำเข้ารวมถึงค่าพิธีศุลกากรด้วยตนเอง

สถานะสินค้า
ใหม่
ระยะเวลาการรับประกันสินค้า
ไม่มีการรับประกัน

Facebook研發,最好學最好用的深度學習工具!
自從Facebook在2017年初發佈了PyTorch這個開源的機器學習庫,就馬上受到業界熱烈的討論。它結合了Python好學易用的特性,以及Torch科學計算的強大威力,再加上它與Python完美結合的介面,使得PyTorch已成為現在最重要的研發工具之一。
如今深度學習已經成為人工智慧炙手可熱的技術,而PyTorch能夠在強大的 GPU 加速基礎上實現張量和動態神經網路,進而實現這項技術,因此本書將從PyTorch框架結構出發,透過案例來介紹線性迴歸、邏輯迴歸、前饋神經網路、卷積神經網路、遞歸神經網路、自編碼模型、以及生成對抗網路等等。
此外,自然語言處理能夠使電腦擁有理解人類語言的能力,一直是許多人努力研究的目標,因此本書也特別以一整章的篇幅來介紹自然語言處理,以作深度學習的示範應用。
本書作為深度學習的入門教材,省略了大量的數學模型推導,學習門檻低,適合所有對深度學習有興趣的讀者。本書內容分兩大部分,前半部著重理論,而後半部著重實戰,使讀者不僅學得扎實更能夠直接應用於實際工作上,發揮學有所用的實用價值。


邢夢來
擅長量化分析理論,深入研究多空對比分析,對多空趨勢平衡有獨特的見解,形成一套多空對比體系。同時對對交易心理狀況、人工智慧與區塊鏈技術也有較深的研究。

王碩
資深軟體工程師,具有9年的Java企業應用軟體開發經驗和4年的教育培訓經驗,曾主持多個B/S專案開發,專案經驗豐富,擅長Java EE(Struts2、Spring3、Hibernate3)專案開發、Python(程式GUI、數據分析、網路爬蟲)專案開發,是極寬TOP開源團隊核心成員,也是博碩出版的《Python GUI程式設計:PyQt5實戰》一書的作者之一。

孫洋洋
博碩出版的《Python GUI程式設計:PyQt5實戰》一書的作者之一,擅長網路爬蟲、機器學習、量化投資與程式GUI開發設計。有多年量化投資實盤操作經歷,現就職於某期貨公司做量化研究員。


第一部分 基礎理論
Chapter 01 深度學習簡介
1.1 深度學習
1.2 神經網路的發展
1.3 深度學習的應用
1.4 常用的數學知識和機器學習演算法
1.5 PyTorch 簡介
1.5.1 PyTorch 介紹
1.5.2 使用 PyTorch 的公司
1.5.3 PyTorch API
1.5.4 為什麼選擇 Python 語言
1.5.5 Python 語言的特點
1.6 常用的機器學習、深度學習開源框架
1.7 其他常用的模組庫
1.8 深度學習常用名詞
Chapter 02 PyTorch 環境安裝
2.1 基於 Ubuntu 環境的安裝
2.1.1 安裝 Anaconda
2.1.2 設定 Anaconda
2.2 Conda 命令安裝 PyTorch
2.3 pip 命令安裝 PyTorch
2.4 設定CUDA
Chapter 03 PyTorch 基礎知識
3.1 張量(Tensor)
3.2 數學操作
3.3 數理統計
3.4 比較操作
Chapter 04 簡單案例入門
4.1 線性迴歸
4.2 邏輯迴歸
Chapter 05 前饋神經網路
5.1 實作前饋神經網路
5.2 資料集
5.3 卷積層
5.4 Functional 函數
5.5 最佳化演算法
5.6 自動求導機制
5.7 保存和載入模型
5.8 GPU 加速運算
Chapter 06 PyTorch 視覺化工具
6.1 Visdom 介紹
6.2 Visdom 基本概念
6.2.1 Panes(窗格)
6.2.2 Environments(環境)
6.2.3 State(狀態)
6.3 安裝 Visdom
6.4 視覺化介面
6.4.1 Python 函數屬性存取技巧
6.4.2 vis.text
6.4.3 vis.image
6.4.4 vis.scatter
6.4.5 vis.line
6.4.6 vis.stem
6.4.7 vis.heatmap
6.4.8 vis.bar
6.4.9 vis.histogram
6.4.10 vis.boxplot
6.4.11 vis.surf
6.4.12 vis.contour
6.4.13 vis.mesh
6.4.14 vis.svg

第二部分 實戰應用
Chapter 07 卷積神經網路
7.1 卷積層
7.2 池化層
7.3 經典的卷積神經網路
7.3.1 LeNet-5 神經網路結構
7.3.2 ImageNet-2010 網路結構
7.3.3 VGGNet 網路結構
7.3.4 GoogLeNet 網路結構
7.3.5 ResNet 網路結構
7.4 卷積神經網路案例
7.5 深度殘差模型案例
Chapter 08 遞歸神經網路簡介
8.1 遞歸神經網路模型結構
8.2 不同類型的 RNN
8.3 LSTM 結構的具體解析
8.4 LSTM 的變體
8.5 遞歸神經網路的實作
8.5.1 遞歸神經網路案例
8.5.2 雙向 RNN 案例
Chapter 09 自編碼模型
Chapter 10 生成對抗網路
10.1 DCGAN 原理
10.2 GAN 生成對抗網路實例
Chapter 11 Seq2seq 自然語言處理
11.1 Seq2seq 自然語言處理簡介
11.2 Seq2seq 自然語言處理案例
Chapter 12 利用 PyTorch 實作量化交易
12.1 線性迴歸預測股價
12.2 前饋神經網路預測股價
12.3 遞歸神經網路預測股價

















วิธีชำระเงิน

pchome-protectiont รับสินค้าอย่างสบายใจ ขอเงินคืนได้ภายใน7วัน

pchomepay บัตรเครดิต/บัตรเดบิต
ยอดสั่งซื้อไม่เกิน 45,000 บาท
เบัตรเครดิตและบัตรเดบิตที่สามารถใช้ได้ รับเฉพาะบัตรที่ตรวจสอบได้ด้วยระบบ 3D Secure เท่านั้น
logo_pay_visa
ogo_pay_master
ogo_pay_jcb
pchomepay ATM/เอ็มแบงก์กิ้ง
ยอดสั่งซื้อไม่เกิน 45,000 บาท
Internet Banking Mobile Banking เคาน์เตอร์ธนาคาร ATM คำอธิบายการใช้งาน
วิธีการชำระเงิน ช่องทางการชำระเงิน
ไม่มีข้อความใหม่
ลงชื่อเข้าใช้/สมัครสมาชิก ถามคำถาม
รายละเอียดการจัดส่ง
เวลาจัดส่ง
ระยะเวลาในการจัดส่งสินค้าจากต่างประเทศขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการและวิธีการจัดส่ง
พื้นที่จัดส่ง
จัดส่งไปยังประเทศไทยเท่านั้น สินค้าบางชิ้นไม่มีการจัดส่งไปยังพื้นที่ของคุณ โปรดตรวจสอบก่อนชำระเงิน
วิธีการจัดส่ง

เมื่อมีการชำระค่าสินค้าเข้ามาแล้ว PChome จะแจ้งให้ผู้ขายในต่างประเทศส่งสินค้าไปที่ศูนย์จัดส่งสินค้าของเรา สินค้าที่สั่งจะถูกนำส่งไปยังที่อยู่ของคุณด้วยบริการขนส่งสินค้าระหว่างประเทศ

ค่าบริการจัดส่งทีระบุว่า "รวมภาษี" หมายถึงค่าบริการที่รวมภาษีและค่าธรรมเนียมศุลกากรแล้ว ส่วนค่าบริการจัดส่งที่ "ผู้ซื้อจ่ายภาษีเอง" หมายความว่าหากสินค้านั้นต้องผ่านขั้นตอนทางศุลกากร ผู้ซื้ออาจต้องเป็นผู้ดำเนินการจ่ายภาษีและค่าธรรมเนียมเอง

วิธีการจัดส่งที่ผู้ขายระบุ หมายถึงวิธีการจัดส่งสินค้าและอัตราค่าจัดส่งที่ผู้ขายกำหนดเอง หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมโปรดติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า

ภาษีและค่าธรรมเนียม

เมื่อคุณสั่งซื้อสินค้าจากต่างประเทศ ในเว็บของ PChome Thai คุณจะต้องมั่นใจว่าสินค้าดังกล่าวเป็นสินค้าที่สามารถนำเข้ามาในประเทศได้โดยไม่ผิดกฎหมาย

สินค้าที่นำเข้ามายังประเทศไทยจะต้องผ่านการตรวจโดยศุลกากร และอาจมีภาษีอากรขาเข้าหรือภาษีร้อยละ 5 หรือมากกว่า ขึ้นอยู่กับมูลค่าหรือประเภทของสินค้า

ศุลกากรจะเป็นผู้กำหนดอัตราภาษีดังกล่าว ไม่ใช่ PChome Thai หรือผู้ขาย ผู้รับสินค้าต้องเป็นผู้ดำเนินการขั้นตอนทางศุลกากรและชำระภาษีอากรนำเข้า (กรณีที่มีการเรียกเก็บ) หากไม่ดำเนินการ ผู้รับสินค้าจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อความเสียหายหรือค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น

สินค้าบางชนิดที่สั่งเข้ามาในประเทศไทย อาจจัดส่งโดยผู้ให้บริการหรือหน่วยงานอื่นที่สามารถดำเนินการทางศุลกากรในนามของผู้ซื้อได้ ถ้าเห็นคำว่า “Import Duty Deposit” บนหน้าสินค้าหรือหน้าชำระเงิน หมายความว่าคุณสามารถสั่งซื้อสินค้าดังกล่าวโดยให้ผู้ให้บริการจัดส่งเป็นผู้ดำเนินการทางศุลกากรแทน}

ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ของกรมศุลกากร Thai Customs official site

รายละเอียดเรื่องการจัดส่งอย่างเป็นทางการ

การจัดส่งอย่างเป็นทางการเป็นข้อตกลงจาก ลิ้งค์เทล อิงค์ ซึ่งเป็นผู้ช่วยจัดซื้อและจัดส่งสินค้าจากไต้หวันมายังประเทศไทยโดยพีซีโฮมไทยเป้นผู้อุดหนุนค่าจัดส่งจากต่างประเทศ

คำสั่งซื้อสินค้าที่หักส่วนลดแล้วมียอดชำระมากกว่า 800 บาท และมีน้ำหนักไม่เกิน 5 กก. จะได้รับส่วนลดค่าจัดส่งทางอากาศฟรี

หากยอดสั่งซื้อไม่ถึง 800 บาท จะเข้าข่ายเงื่อนไขดังต่อไปนี้

1. ค่าจัดส่งคงที่ 60 บาท สำหรับคำสั่งซื้อที่น้ำหนักไม่เกิน 2 กก.

2. ค่าจัดส่งคงที่ 100 บาท สำหรับคำสั่งซื้อที่น้ำหนักไม่เกิน 5 กก.

ทั้งนี้ สำหรับการสั่งซื้อที่มีน้ำหนักมากกว่า 5 กก. ค่าจัดส่งจะวัดตามอัตราค่าขนส่งระหว่างประเทศ