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java自学网(www.javazx.com)-java论坛,java电子书推荐:《深度学习:Java语言实现》9 X5 u @/ [' ^% p) i2 @9 ]
java电子书推荐理由:面向初学者的深度学习和机器学习实战宝典。涵盖机器学习和深度学习的核心概念、算法和实现,并提供大量应用实例,本书首先介绍了一些机器学习算法的基础,随后就带领你进入一个引人入胜的机器智能的世界。你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。我们将使用基于DL4J的Java库,一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等各种问题。
& n" R1 Y( Q% |作者:(日)巣笼悠辅(Yusuke Sugomori)
8 b* y' A& v: I( t, K ?& R出版社:机械工业出版社出版社; H4 T, @$ i' \ i+ z3 Y
出版时间:2017年07月 ! _) P) I" N8 J* u* a5 l
% p7 t' }: O1 t$ R
1 |9 I \8 l& |" i( {9 W3 h' _ Y- ]
java电子书目录:: k$ V; N/ ]- G6 }4 f8 I* t
第1章深度学习概述
9 ~4 v8 j# n: O" a1.1人工智能的变迁
4 m u: R" T; U1.1.1人工智能的定义! m- p" w) E7 e4 Q) V0 U2 G
1.1.2人工智能曾经的辉煌 v/ _# J A; K& B1 c
1.1.3机器学习的演化$ C( q& U' I7 \7 _' @. Q
1.1.4机器学习的局限性; M/ b+ [" t% k# L8 ~) a) u4 p- K
1.2人与机器的区分因素
, W# `4 D7 D9 [/ A/ k Q; X4 g1.3人工智能与深度学习8 M! s3 m9 k8 {
1.4小结
9 K! u% i' k R/ T第2章机器学习算法——为深度学习做准备7 \# I0 f" X/ `" M1 `
2.1入门
8 O/ T+ G, h: o g2.2机器学习中的训练需求
& w( A( P& g* x; N V6 m7 I# D2.3监督学习和无监督学习
! z5 G. }) h4 k, s `# q; U2.3.1支持向量机& B$ d0 ]' N' t! {
2.3.2隐马尔可夫模型
; c- x! s P" d' E! z1 u5 c2.3.3神经网络
$ T5 }# N/ y: O8 e" I: R3 E! E9 @2.3.4逻辑回归 l4 Y/ @6 `/ y3 Y* l0 ]3 S( _
2.3.5增强学习
+ F1 x" I6 ?) W& t2.4机器学习应用流程2 R5 E# W8 J+ {( m. ]6 b* C' p
2.5神经网络的理论和算法
" n; T! E0 @5 z+ H2.5.1单层感知器1 \1 I% S6 [. ?" @& B) T5 @( ^
2.5.2逻辑回归
! M6 b, v& s( T% T8 ~5 z2.5.3多类逻辑回归
! a j: V' z" c$ d9 x9 S2.5.4多层感知器
( O+ |4 ~3 u+ i$ P2 n2.6小结0 Z! @0 B1 R: `) X
第3章深度信念网络与栈式去1 y/ G+ n, v1 O- k- P% B6 x
噪自编码器
& F# u+ L, ?* @3 `8 d3.1神经网络的没落
8 a- ]. f/ `/ `/ b3.2神经网络的复兴2 b: l) V) k) L1 \2 w
3.2.1深度学习的进化——突破是什么 N8 Q! R; X" ~- H+ s; L* O0 p+ f
3.2.2预训练的深度学习
! H% J* A0 X* P/ C% Y3.3深度学习算法% N6 v- h2 C& `
3.3.1限制玻尔兹曼机
" d9 `& j* s: {) ]& p2 k: w3.3.2深度信念网络& U% a$ A/ l# @% N$ @9 l
3.3.3去噪自编码器; ]5 H. J1 o. R3 y% D8 o' `
3.3.4栈式去噪自编码器3 _- N) b# X, _7 d3 K; a$ |# E
3.4小结
) Z9 C# }. \/ H+ N第4章dropout和卷积神经网络' d7 Q9 G9 }2 @9 w: [
4.1没有预训练的深度学习算法
1 w( S8 v8 Y* _5 @4.2dropout! I8 R+ y+ L1 w- N; p$ u
4.3卷积神经网络
2 _0 a! {& S% n* X4.3.1卷积8 [5 Q; w$ Z; P: m4 r
4.3.2池化
) c% } R" |/ [4.3.3公式和实现6 N2 J7 L) E2 I3 z! a
4.4小结
6 H% l! G( y( N$ D v第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他/ m w( W8 h- ^7 k& a/ {
5.1从零实现与使用库/框架
5 r/ o5 T4 s* I7 R8 k# g6 v5.2DL4J和 ND4J 的介绍9 Q4 c/ {% R* S# _ k
5.3使用 ND4J 实现
4 k6 N8 m: ?: u5.4使用DL4J实现+ b0 B7 a" X( P8 x5 {
5.4.1设置
Y4 P3 h1 R& @* U4 n: Z1 S5 d" F5.4.2构建
5 |0 L7 N# R" g6 ~. i D# Z5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
, D' Q3 p9 [2 |8 U8 k* f0 z; s' e; D5.4.4学习速率的优化
5 w w. f/ H/ a, J5.5小结+ k7 Q5 H) y0 q9 W
第6章实践应用——递归神经网络等
) \% `) c* k6 T" _/ C6.1深度学习热点
, z2 M; O- n2 n6 |9 B2 _7 O' g; K/ I6.1.1图像识别8 c, v% v5 {7 s9 j
6.1.2自然语言处理3 r) n( |, \' B( J4 y
6.2深度学习的挑战
" T" C3 ~* e3 [; e C6.3最大化深度学习概率和能力的方法1 X0 G \* f% N7 N0 i
6.3.1面向领域的方法7 H7 j5 x. C8 D _/ X7 u
6.3.2面向分解的方法$ Z. k4 H# V! N$ Y0 o( W/ H
6.3.3面向输出的方法: o" P3 b0 f3 l( H' ?0 ]
6.4小结
) k/ U: o7 s7 L# r* w; b第7章其他重要的深度. I3 v9 M% ~7 k3 d; b0 j7 Y @
学习库5 H: a" e9 }9 p, L- R; a) E& P
7.1Theano1 A' p6 m# [7 _" o7 h% Z* c+ u
7.2TensorFlow
3 q$ J- T1 z4 h9 V, ^& N4 l7.3Caffe0 z) ~' t: N+ z+ v& C
7.4小结" ~6 J$ [# t5 D! i: c# y! z# D7 b
第8章未来展望
& r$ r4 u. ]+ n6 X0 |3 A* I8.1深度学习的爆炸新闻
% {) ~) M7 x8 t4 p6 |( c8.2下一步的展望2 \/ l$ [4 ^% R% y$ V$ T
8.3对深度学习有用的新闻资源2 j- G Y+ b( c# T, q q
8.4小结8 l$ o: [; R( ^3 L: V/ d0 a1 k
/ m& ]0 { G: `1 F! w
' [' o4 r; R' o2 @百度网盘下载地址链接(百度云):java自学网(javazx.com)深度学习:Java语言实现 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】6 X' W ]& j7 l- [" {+ t8 t& S
) B2 f- o& I% e. I2 n$ d% \4 o- l: g0 t$ f s% S0 ^$ Q
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