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深度學習實戰手冊(R語言版•配件另行下載)
 叢書名稱: 深度學習系列
 作  者: (印)普拉卡什/(印)阿丘圖尼•斯里•克里希納•拉奧
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2020.01
 進貨日期: 2020/3/19
 ISBN: 9787115524256
 開  本: 16 開    
 定  價: 593
 售  價: 474
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編輯推薦:

深度學習是當前的熱門,它是機器學習的一部分。在龐大而複雜的數據應用中,深度學習取得的效果吸引人。同時,R編程語言在數據挖掘人員和統計人員當中流行。

本書將深度學習和R語言兩者結合起來,幫助你解決深度學習實戰中所遇到的各種問題,並且教會你掌握深度學習、神經網絡和機器學習的技巧。本書從R語言中的各種深度學習軟件包和軟件庫入手,帶領你學習複雜的深度學習算法。先,從構建各種神經網絡模型開始,而後逐步過渡到深度學習在文本挖掘和信號處理中的應用,同時還比較了CPU和GPU的性能。 閱讀完本書,你將對深度學習的架構和不同的深度學習包有一個比較深入的理解,能夠為你今後碰到的項目或問題找到合適的解決方案。 本書的主要內容 ·使用TensorFlow、H2O和MXNet構建 ·不同應用領域的深度學習模型 ·分析深度玻爾茲曼機 ·建立和分析深度信念網絡 ·使用各種機器學習算法構建監督模型 ·使用自動編碼器理解特徵表示 ·探索深度學習中可用的生成模型 ·使用循環網絡實現序列建模 ·了解強化學習的基礎知識 ·了解深度學習應用於文本挖掘的流程和步驟 ·探索深度學習在信號處理中的應用 ·使用遷移學習構建深度學習模型 ·在GPU上訓練深度學習模型


圖書目錄:

第 1章 入門 1
1.1 介紹 1
1.2 安裝 R 及其 IDE 2
1.2.1 準備 2
1.2.2 怎麼做 2
1.3 安裝 Jupyter Notebook 應用 3
1.3.1 怎麼做 3
1.3.2 更多內容 5
1.4 從 R 機器學習基礎開始 5
1.4.1 怎麼做 6
1.4.2 工作原理 9
1.5 在 R 中安裝深度學習的工具 包 11
1.6 在 R 中安裝 MXNet 11
1.6.1 做好準備 11
1.6.2 怎麼做 12
1.7 在 R 中安裝 TensorFlow 13
1.7.1 做好準備 13
1.7.2 怎麼做 14
1.7.3 工作原理 15
1.8 在 R 中安裝 H2O 15
1.8.1 做好準備 15
1.8.2 怎麼做 16
1.8.3 工作原理 17
1.8.4 更多內容 20
1.9 使用 Docker 一次安裝 3 個包 20
1.9.1 做好準備 20
1.9.2 怎麼做 21
1.9.3 更多內容 22
第 2章 R深度學習 23
2.1 始於邏輯回歸 23
2.1.1 做好準備 23
2.1.2 怎麼做 24
2.2 介紹數據集 25
2.2.1 做好準備 25
2.2.2 怎麼做 25
2.3 使用 H2O 執行邏輯回歸 26
2.3.1 做好準備 26
2.3.2 怎麼做 27
2.3.3 工作原理 28
2.4 使用 TensorFlow 執行邏輯回歸 30
2.4.1 做好準備 30
2.4.2 怎麼做 30
2.4.3 工作原理 32
2.5 可視化 TensorFlow 圖 33
2.5.1 做好準備 33
2.5.2 怎麼做 34
2.5.3 工作原理 36
2.6 從多層感知器開始 37
2.6.1 做好準備 37
2.6.2 怎麼做 38
2.6.3 更多內容 38
2.7 使用 H2O 建立神經網絡 39
2.7.1 做好準備 39
2.7.2 怎麼做 39
2.7.3 工作原理 41
2.8 使用 H2O 中的網格搜索調整超參數 42
2.8.1 做好準備 42
2.8.2 怎麼做 42
2.8.3 工作原理 43
2.9 使用 MXNet 建立神經網絡 44
2.9.1 做好準備 44
2.9.2 怎麼做 44
2.9.3 工作原理 46
2.10 使用 TensorFlow 建立神經網絡 46
2.10.1 做好準備 46
2.10.2 怎麼做 46
2.10.3 工作原理 49
2.10.4 更多內容 50
第3章 卷積神經網絡 52
3.1 介紹 52
3.2 並配置圖像數據集 53
3.2.1 做好準備 54
3.2.2 怎麼做 54
3.2.3 工作原理 57
3.3 學習 CNN 分類器的架構 58
3.3.1 做好準備 58
3.3.2 怎麼做 58
3.3.3 工作原理 59
3.4 使用函數初始化權重和偏差 60
3.4.1 做好準備 61
3.4.2 怎麼做 61
3.4.3 工作原理 61
3.5 使用函數創建一個新的卷積層 61
3.5.1 做好準備 61
3.5.2 怎麼做 62
3.5.3 工作原理 64
3.6 使用函數創建一個扁平化的卷積層 65
3.6.1 做好準備 65
3.6.2 怎麼做 65
3.6.3 工作原理 65
3.7 使用函數扁平化密集連接層 66
3.7.1 做好準備 66
3.7.2 怎麼做 66
3.7.3 工作原理 67
3.8 定義占位符變量 67
3.8.1 做好準備 67
3.8.2 怎麼做 67
3.8.3 工作原理 68
3.9 創建第 一個卷積層 68
3.9.1 做好準備 69
3.9.2 怎麼做 69
3.9.3 工作原理 70
3.10 創建第二個卷積層 70
3.10.1 做好準備 70
3.10.2 怎麼做 71
3.10.3 工作原理 71
3.11 扁平化第二個卷積層 72
3.11.1 做好準備 72
3.11.2 怎麼做 72
3.11.3 工作原理 72
3.12 創建第 一個連接的層 73
3.12.1 做好準備 73
3.12.2 怎麼做 73
3.12.3 工作原理 73
3.13 將 dropout 應用於第 一個連接的層 73
3.13.1 做好準備 74
3.13.2 怎麼做 74
3.13.3 工作原理 74
3.14 創建第二個帶有 dropout 的連接層 74
3.14.1 做好準備 74
3.14.2 怎麼做 75
3.14.3 工作原理 75
3.15 應用 Softmax 激活以獲得預測的類 75
3.15.1 做好準備 75
3.15.2 怎麼做 75
3

 
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