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深度学习:Java语言实现 深度学习:Java语言实现
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    深度学习:Java语言实现 PDF 原版扫描版

    深度学习电子书
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    给大家带来的一篇关于深度学习相关的电子书资源,介绍了关于深度学习、Java、语言实现方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小84.3 MB,巣笼悠辅编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.1,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Java电子书、等栏目。

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  • 深度学习:Java语言实现 PDF

    人工智能技术及其深度神经网络已经更改着大家对手机软件的了解,正促使电子计算机更为智能化。深度学习算法运用十分普遍,远远地超过计算机科学的层面。这书最先详细介绍了某些机器学习算法的基本,接着就领着你进到1个扣人心弦的设备智能化的全球。你将领略各种各样神经元网络的风采及挑戰。人们将应用根据DL4J的Java库,一块儿攻破图象处理、语音识别技术和自然语言理解等各种各样难题。另外,你也会触碰到现如今关键的别的平台,如Theano、TensorFlow和Caffe。根据这书的学习培训,你将具有用Java攻破深度神经网络难题的工作能力,并且为这一行业奉献自身的能量。

    目录

    • 译者序
    • 前言
    • 第1章深度学习概述
    • 1.1人工智能的变迁
    • 1.1.1人工智能的定义
    • 1.1.2人工智能曾经的辉煌
    • 1.1.3机器学习的演化
    • 1.1.4机器学习的局限性
    • 1.2人与机器的区分因素
    • 1.3人工智能与深度学习
    • 1.4小结
    • 第2章机器学习算法——为深度学习做准备
    • 2.1入门
    • 2.2机器学习中的训练需求
    • 2.3监督学习和无监督学习
    • 2.3.1支持向量机
    • 2.3.2隐马尔可夫模型
    • 2.3.3神经网络
    • 2.3.4逻辑回归
    • 2.3.5增强学习
    • 2.4机器学习应用流程
    • 2.5神经网络的理论和算法
    • 2.5.1单层感知器
    • 2.5.2逻辑回归
    • 2.5.3多类逻辑回归
    • 2.5.4多层感知器
    • 2.6小结
    • 第3章深度信念网络与栈式去
    • 噪自编码器
    • 3.1神经网络的没落
    • 3.2神经网络的复兴
    • 3.2.1深度学习的进化——突破是什么
    • 3.2.2预训练的深度学习
    • 3.3深度学习算法
    • 3.3.1限制玻尔兹曼机
    • 3.3.2深度信念网络
    • 3.3.3去噪自编码器
    • 3.3.4栈式去噪自编码器
    • 3.4小结
    • 第4章dropout和卷积神经网络
    • 4.1没有预训练的深度学习算法
    • 4.2dropout
    • 4.3卷积神经网络
    • 4.3.1卷积
    • 4.3.2池化
    • 4.3.3公式和实现
    • 4.4小结
    • 第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
    • 5.1从零实现与使用库/框架
    • 5.2DL4J和 ND4J 的介绍
    • 5.3使用 ND4J 实现
    • 5.4使用DL4J实现
    • 5.4.1设置
    • 5.4.2构建
    • 5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
    • 5.4.4学习速率的优化
    • 5.5小结
    • 第6章实践应用——递归神经网络等
    • 6.1深度学习热点
    • 6.1.1图像识别
    • 6.1.2自然语言处理
    • 6.2深度学习的挑战
    • 6.3最大化深度学习概率和能力的方法
    • 6.3.1面向领域的方法
    • 6.3.2面向分解的方法
    • 6.3.3面向输出的方法
    • 6.4小结
    • 第7章其他重要的深度
    • 学习库
    • 7.1Theano
    • 7.2TensorFlow
    • 7.3Caffe
    • 7.4小结
    • 第8章未来展望
    • 8.1深度学习的爆炸新闻
    • 8.2下一步的展望
    • 8.3对深度学习有用的新闻资源
    • 8.4小结

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