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編輯推薦: |
深度学习是当前的热门,它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中,深度学习取得的效果非常吸引人。同时,R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。 本书将深度学习和R语言两者结合起来,帮助你解决深度学习实战中所遇到的各种问题,并且教会你掌握深度学习、神经网络和机器学习的高级技巧。本书从R语言中的各种深度学习软件包和软件库入手,带领你学习复杂的深度学习算法。首先,从构建各种神经网络模型开始,而后逐步过渡到深度学习在文本挖掘和信号处理中的应用,同时还比较了CPU和GPU的性能。 阅读完本书,你将对深度学习的架构和不同的深度学习包有一个比较深入的理解,能够为你今后碰到的项目或问题找到合适的解决方案。 本书的主要内容 ·使用TensorFlow、H2O和MXNet构建 ·不同应用领域的深度学习模型 ·分析深度玻尔兹曼机 ·建立和分析深度信念网络 ·使用各种机器学习算法构建监督模型 ·使用自动编码器理解特征表示 ·探索深度学习中可用的生成模型 ·使用循环网络实现序列建模 ·了解强化学习的基础知识 ·了解深度学习应用于文本挖掘的流程和步骤 ·探索深度学习在信号处理中的应用 ·使用迁移学习构
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內容簡介: |
本书介绍使用 R 语言和深度学习库 TensorFlow、H2O 和 MXNet 构建不同的深度学习模型的方法和原理。本书共 10 章,其中第 1、2 章介绍如何在 R 中配置不同的深度学习库以及如何构建神经网络;第 3 ~ 7 章介绍卷积神经网络、自动编码器、生成模型、循环神经网络和强化学习的构建方法和原理;第 8、9 章介绍深度学习在文本挖掘以及信号处理中的应用;第 10 章介绍迁移学习以及如何利用 GPU 部署深度学习模型。 本书的结构简单明了,每部分由准备环节、动手操作和工作原理组成,可强化读者的学习;内容上覆盖了深度学习领域常见的神经网络类型,并介绍了使用场景。同时,书中包含大量实用的示例代码,方便读者应用到实际项目中。 本书适合有一定 R 语言编程基础,并且希望使用 R 语言快速开展深度学习项目的软件工程师或高校师生、科研人员阅读。
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關於作者: |
关于作者 Prakash 博士是一位数据科学家和作家,目前在 ZS 咨询公司担任数据科学经理。他获得了美国威斯康星大学麦迪逊分校的工业和系统工程博士学位,其第 2 个工程博士学位是在英国华威大学获得的;他之前还获得了美国威斯康星大学麦迪逊分校的硕士学位、印度国家铸造和锻造技术研究所(NIFFT)的学士学位。 Prakash 在 IEEE-Trans、EJOR 和 IJPR 等多个刊物上发表了多篇文章,涉及运筹学和管理、软计算工具和高级算法等多个研究领域。 Achyutuni Sri Krishna Rao 是数据科学家、土木工程师和作家,目前在 ZS 咨询公司担任数据科学顾问。他获得了新加坡国立大学企业商业分析和机器学习的硕士学位、印度 Warangal 国家技术研究所的学士学位。 Sri Krishna 在土木工程研究领域发表了多篇文章,并参与了 Packt 出版的名为 Algorithms and Data Structures Using R 一书的写作。 关于译者 王洋洋,计算机硕士,狂热的数据爱好者,现为云网络安全领域大数据工程师,熟悉多种编程语言、大数据技术、机器学习算法和设计模式等,对自然语言处理也颇感兴趣,曾翻译《R 图形化数据分析》一书。
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