深度学习基础与实践
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图灵程序设计丛书

深度学习基础与实践

Josh Patterson , Adam Gibson (作者) 郑明智 (译者)
上市销售
本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、高级调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。

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出版信息

  • 书  名深度学习基础与实践
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 张卫国
  • 出版日期2019-07-29
  • 书  号978-7-115-51542-1
  • 定  价119.00 元
  • 页  数365
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Deep Learning: A Practitioner's Approch
  • 原书号9781491914250

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本书特色

本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识开始,逐步深入,通过现实生活中的例子,展现深度网络架构的方法和策略。本书避免了艰深的理论讨论,而是针对实际问题提供了必要的指引。

-深入理解机器学习和深度学习基本概念
-了解从神经网络到深度网络的演化历程
-探索主流深度网络架构,包括卷积神经网络和循环神经网络
-了解如何将特定的深度网络应用于适合的问题
-全面了解通用的对神经网络和特定深度网络架构调优的基础知识
-学习针对不同类型数据的向量化技术以及如何在Spark和Hadoop平台上原生地使用DL4J

目录

版权声明 阅读
O'Reilly Media, Inc. 介绍 阅读
献词 阅读
前言 阅读
第 1 章 机器学习回顾 阅读
第 2 章 神经网络基础与深度学习
第 3 章 深度网络基础
第 4 章 深度网络的主要架构
第 5 章 建立深度网络
第 6 章 深度网络调优
第 7 章 调优特定的深度网络架构
第 8 章 向量化
第 9 章 在 Spark 上使用深度学习和 DL4J
附录 A 人工智能是什么
附录 B RL4J 与强化学习
附录 C 每个人都需要了解的数字
附录 D 神经网络和反向传播:数学方法
附录 E 使用 ND4J API
附录 F 使用 DataVec
附录 G 从源代码构建 DL4J
附录 H 设置 DL4J 项目
附录 I 为 DL4J 项目设置 GPU
附录 J 解决 DL4J 安装上的问题
关于作者 阅读
关于封面 阅读

作者介绍

Josh Patterson是Skymind公司副总裁,曾任Cloudera公司通用解决方案架构师、田纳西河流域管理局机器学习与分布式系统工程师。

Adam Gibson是Skymind公司CTO,在帮助公司处理和解析大量实时数据方面经验丰富

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