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图书介绍


深度学习:内行人的做法

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著者
出版者 出版社:欧莱礼 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 蓝子轩
出版日期 出版日期:2019/01/17
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-07-17

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图书描述

虽然人们对机器学习的兴趣已来到很高的程度,但过高的期望往往无法让专案走得太远。机器学习(尤其是深度神经网路)在您的组织中,究竟能发挥什么样真正的作用呢?这本实战指南不仅提供此主题相关的最实用资讯,还可协助您开始构建高效的深度学习网路。

  本书提供了许多关于深度学习调整、平行化、向量化与构建流程的基础知识。虽然本书是引用开源Deeplearning4j(DL4J)函式库来开发生产级工作流程,但里头所介绍的基础知识,适用于任何函式库。透过真实世界中的范例,您将学习到如何运用DL4J训练深度网路架构,以及在Spark与Hadoop上运行深度学习工作流程的方法与策略。

  ■ 深入了解机器学习、尤其是深度学习的整体概念
  ■ 了解神经网路进化到深度网路的历程
  ■ 探索一些主要的深度网路架构,包括卷积网路(CNN)与递廻网路(RNN)
  ■ 学习如何针对特定的问题,找出正确对应的深度网路架构
  ■ 针对一般神经网路与特定的深度网路架构,完整介绍调整相关的基础知识
  ■ 透过DL4J的工作流程工具DataVec,把向量化技术运用到不同的资料型态上
  ■ 了解如何在Spark与Hadoop 上,以原生方式使用DL4J

著者信息

作者简介

Josh Patterson


  Josh Patterson is currently VP of Field Engineering for Skymind. Previously, Josh worked as a Principal Solutions Architect at Cloudera and as a machine learning and distributed systems engineer at the Tennessee Valley Authority.

Adam Gibson

  Adam Gibson is the CTO of Skymind. Adam has worked with Fortune 500 companies, hedge funds, PR firms, and startup accelerators to create their machine learning projects. He has a strong track record helping companies handle and interpret big realtime data.
 
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图书目录

前言
chapter 01 机器学习
chapter 02 神经网路和深度学习的基础
chapter 03 深度网路基础
chapter 04 深度网路的主要架构
chapter 05 打造深度网路
chapter 06 深度网路的调整
chapter 07 特定深度网路架构的调整
chapter 08 向量化
chapter 09 Spark 上使用深度学习与 DL4J
appendix A 什么是人工智慧?
appendix B RL4J 与强化学习
appendix C 大家都应该知道的几个数字
appendix D 神经网路与反向传播:数学做法
appendix E 使用 ND4J API
appendix F 使用 DataVec
appendix G 使用 DL4J 的源程式码
appendix H 设定 DL4J 专案
appendix I 设定 DL4J 专案
appendix J DL4J 安装问题排除
索引

图书序言

图书试读

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