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深度學習實戰手冊(R語言版)/深度學習系列

  • 作者：(印)普拉卡什//阿丘圖尼·斯里·克里希納·拉奧|責編:王峰松|譯者:王洋洋
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115524256
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹使用R語言和深度學習庫TensorFlow、H2O和MXNet構建不同的深度學習模型的方法和原理。本書共10章，其中第1、2章介紹如何在R中配置不同的深度學習庫以及如何構建神經網路；第3?7章介紹卷積神經網路、自動編碼器、生成模型、循環神經網路和強化學習的構建方法和原理；第8、9章介紹深度學習在文本挖掘以及信號處理中的應用；第10章介紹遷移學習以及如何利用GPU部署深度學習模型。
    本書的結構簡單明了，每部分由準備環節、動手操作和工作原理組成，可強化讀者的學習；內容上覆蓋了深度學習領域常見的神經網路類型，並介紹了使用場景。同時，書中包含大量實用的示例代碼，方便讀者應用到實際項目中。
    本書適合有一定R語言編程基礎，並且希望使用R語言快速開展深度學習項目的軟體工程師或高校師生、科研人員閱讀。
作者介紹
(印)普拉卡什//阿丘圖尼·斯里·克里希納·拉奧|責編:王峰松|譯者:王洋洋
目錄
第1章  入門
  1.1  介紹
  1.2  安裝R及其IDE
    1.2.1  準備
    1.2.2  怎麼做
  1.3  安裝Jupyter Notebook應用
    1.3.1  怎麼做
    1.3.2  更多內容
  1.4  從R機器學習基礎開始
    1.4.1  怎麼做
    1.4.2  工作原理
  1.5  在R中安裝深度學習的工具/包
  1.6  在R中安裝MXNet
    1.6.1  做好準備
    1.6.2  怎麼做
  1.7  在R中安裝TensorFlow
    1.7.1  做好準備
    1.7.2  怎麼做
    1.7.3  工作原理
  1.8  在R中安裝H2O
    1.8.1  做好準備
    1.8.2  怎麼做
    1.8.3  工作原理
    1.8.4  更多內容
  1.9  使用Docker一次安裝3個包
    1.9.1  做好準備
    1.9.2  怎麼做
    1.9.3  更多內容
第 2章  R深度學習
  2.1  始於邏輯回歸
    2.1.1  做好準備
    2.1.2  怎麼做
  2.2  介紹數據集
    2.2.1  做好準備
    2.2.2  怎麼做
  2.3  使用H2O執行邏輯回歸
    2.3.1  做好準備
    2.3.2  怎麼做
    2.3.3  工作原理
  2.4  使用TensorFlow執行邏輯回歸
    2.4.1  做好準備
    2.4.2  怎麼做
    2.4.3  工作原理
  2.5  可視化TensorFlow圖
    2.5.1  做好準備
    2.5.2  怎麼做
    2.5.3  工作原理
  2.6  從多層感知器開始
    2.6.1  做好準備
    2.6.2  怎麼做

    2.6.3  更多內容
  2.7  使用H2O建立神經網路
    2.7.1  做好準備
    2.7.2  怎麼做
    2.7.3  工作原理
  2.8  使用H2O中的網格搜索調整超參數
    2.8.1  做好準備
    2.8.2  怎麼做
    2.8.3  工作原理
  2.9  使用MXNet建立神經網路
    2.9.1  做好準備
    2.9.2  怎麼做
    2.9.3  工作原理
  2.10  使用TensorFlow建立神經網路
    2.10.1  做好準備
    2.10.2  怎麼做
    2.10.3  工作原理
    2.10.4  更多內容
第3章  卷積神經網路
第4章  使用自動編碼器的數據表示
第5章  深度學習中的生成模型
第6章  循環神經網路
第7章  強化學習
第8章  深度學習在文本挖掘中的應用
第9章  深度學習在信號處理中的應用
第10章  遷移學習


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