深度學習
作 者: (美)喬希·帕特森(Josh Patterson),(美)亞當·吉普森(Adam Gibson) 著
定 價: 99
出?版?社: 東南大學出版社
出版日期: 2018年02月01日
頁 數: 507
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787564175160
●Preface
●1. A Review of Machine Learning
●The Learning Machines
●How Can Machines Learn?
●Biological Inspiration
●What Is Deep Learning?
●Going Down the Rabbit Hole
●Framing the Questions
●The Math Behind Machine Learning： Linear Algebra
●Scalars
●Vectors
●Matrices
●Tensors
●Hyperplanes
●Relevant Mathematical Operations
●Converting Data Into Vectors
●Solving Systems of Equations
●The Math Behind Machine Learning： Statistics
●Probability
●Conditional Probabilities......
內容簡介
在引入開源Deeplearning4j（DL4J）庫用於開發產品級工作流之前，作者Josh Patterson和Adam Gibson介紹了深度學習——調優、並行化、向量化及建立管道——任何庫所需的基礎知識。通過真實的案例，你將學會在Spark和Hadoop上用DL4J訓練深度網絡架構並運行深度學習工作流的方法和策略。
* 深入機器學習一般概念，特別是深度學習相關概念
* 理解深度網絡如何從神經網絡基礎演化
* 探索主流深度網絡架構，包括Convolutional和Recurrent
* 學習如何將特定的深度網絡映射到具體的問題
* 一般神經網絡和特定深度網絡架構調優基礎概覽
* 為不同的數據類型使用DL4J的工作流工具DateVec實現向量化
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(美)喬希·帕特森(Josh Patterson),(美)亞當·吉普森(Adam Gibson) 著
Josh Patterson目前是Skymind的現場工程副總裁。他此前曾在Cloudera擔任不錯解決方案架構師，在Tennessee Valley Authority擔任機器學習和分布式繫統工程師。
Adam Gibson是Skymind的CTO。Adam曾與財富500強企業、對衝基金、公關公司和創投加速器等機構合作，創建它們的機器學習項目。他在幫助這些公司處理和闡釋大規模實時數據方面頗具深厚經驗。
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