具體描述
本書是由兩位技術齣身的企業管理者編寫的深度學習普及書。本書的前四章提供瞭足夠的關於深度學習的理論知識，包括機器學習的基本概念、神經網絡基礎、從神經網絡到深度網絡的演化曆程，以及主流的深度網絡架構，為讀者閱讀本書剩餘內容打下基礎。後五章帶領讀者進行一係列深度學習的實踐，包括建立深層網絡、高級調優技術、各種數據類型的嚮量化和在Spark上運行深度學習工作流。
著者簡介
Josh Patterson是Skymind
公司副總裁，曾任Cloudera公司通用解決方案架構師、田納西河流域管理局機器學習與分布式係統工程師。
Adam Gibson
是Skymind公司CTO，在幫助公司處理和解析大量實時數據方麵經驗豐富
圖書目錄
前言 xv
第1章 機器學習迴顧 1
第2章 神經網絡基礎與深度學習 31
第3章 深度網絡基礎 60
第4章 深度網絡的主要架構 85
第5章 建立深度網絡 118
第6章 深度網絡調優 176
第7章 調優特定的深度網絡架構 217
第8章 嚮量化 237
第9章 在Spark上使用深度學習和DL4J 262
附錄A 人工智能是什麼 299
附錄B RL4J與強化學習 307
附錄C 每個人都需要瞭解的數字 325
附錄D 神經網絡和反嚮傳播：數學方法 326
附錄E 使用ND4J API 330
附錄F 使用DataVec 341
附錄G 從源代碼構建DL4J 350
附錄H 設置DL4J項目 352
附錄I 為DL4J項目設置GPU 356
附錄J 解決DL4J安裝上的問題 359
關於作者 365
關於封麵 365
· · · · · · (收起)
第1章 機器學習迴顧 1
第2章 神經網絡基礎與深度學習 31
第3章 深度網絡基礎 60
第4章 深度網絡的主要架構 85
第5章 建立深度網絡 118
第6章 深度網絡調優 176
第7章 調優特定的深度網絡架構 217
第8章 嚮量化 237
第9章 在Spark上使用深度學習和DL4J 262
附錄A 人工智能是什麼 299
附錄B RL4J與強化學習 307
附錄C 每個人都需要瞭解的數字 325
附錄D 神經網絡和反嚮傳播：數學方法 326
附錄E 使用ND4J API 330
附錄F 使用DataVec 341
附錄G 從源代碼構建DL4J 350
附錄H 設置DL4J項目 352
附錄I 為DL4J項目設置GPU 356
附錄J 解決DL4J安裝上的問題 359
關於作者 365
關於封麵 365
· · · · · · (收起)
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