万本电子书0元读

万本电子书0元读

顶部广告

深度学习基础与实践电子书

本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识始,逐步深,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

售       价:¥

纸质售价:¥94.00购买纸书

151人正在读 | 0人评论 6.2

作       者:(美) 乔希·帕特森 (Josh Patterson)、(美) 亚当·吉布森(Adam Gibson)

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2019-07-01

字       数:32.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印

为你推荐

  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(0条)
  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(0条)
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下基础。后五章带领读者行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、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。<br/>【推荐语】<br/>本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识始,逐步深,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<br/>【作者】<br/>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<br/>
目录展开

版权声明

O'Reilly Media, Inc. 介绍

献词

前言

第 1 章 机器学习回顾

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

关于封面

累计评论(0条) 0个书友正在讨论这本书 发表评论

发表评论

发表评论,分享你的想法吧!

买过这本书的人还买过

读了这本书的人还在读

回顶部