深度學習|內行人的做法 (Deep Learning: A Practitioner's Approach)

Josh Patterson,‎ Adam Gibson 藍子軒

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商品描述

雖然人們對機器學習的興趣已來到很高的程度,但過高的期望往往無法讓專案走得太遠。機器學習(尤其是深度神經網路)在您的組織中,究竟能發揮什麼樣真正的作用呢?這本實戰指南不僅提供此主題相關的最實用資訊,還可協助您開始構建高效的深度學習網路。

 

本書提供了許多關於深度學習調整、平行化、向量化與構建流程的基礎知識。雖然本書是引用開源Deeplearning4j(DL4J)函式庫來開發生產級工作流程,但裡頭所介紹的基礎知識,適用於任何函式庫。透過真實世界中的範例,您將學習到如何運用DL4J訓練深度網路架構,以及在Spark與Hadoop上運行深度學習工作流程的方法與策略。

 

■ 深入了解機器學習、尤其是深度學習的整體概念

■ 了解神經網路進化到深度網路的歷程

■ 探索一些主要的深度網路架構,包括卷積網路(CNN)與遞廻網路(RNN)

■ 學習如何針對特定的問題,找出正確對應的深度網路架構

■ 針對一般神經網路與特定的深度網路架構,完整介紹調整相關的基礎知識

■ 透過DL4J的工作流程工具DataVec,把向量化技術運用到不同的資料型態上

■ 了解如何在Spark與Hadoop 上,以原生方式使用DL4J

目錄大綱

章節說明:前言

chapter 01 機器學習

chapter 02 神經網路和深度學習的基礎

chapter 03 深度網路基礎

chapter 04 深度網路的主要架構

chapter 05 打造深度網路

chapter 06 深度網路的調整

chapter 07 特定深度網路架構的調整

chapter 08 向量化

chapter 09 Spark 上使用深度學習與 DL4J

appendix A 什麼是人工智慧?

appendix B RL4J 與強化學習

appendix C 大家都應該知道的幾個數字

appendix D 神經網路與反向傳播:數學做法

appendix E 使用 ND4J API

appendix F 使用 DataVec

appendix G 使用 DL4J 的源程式碼

appendix H 設定 DL4J 專案

appendix I 設定 DL4J 專案

appendix J DL4J 安裝問題排除

索引