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『簡體書』深度学习实战手册 R语言版

書城自編碼： 3459413
分類： 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： [印度]普拉卡什[Prakash]阿丘图尼·斯里·克里希纳·
國際書號(ISBN)： 9787115524256
出版社： 人民邮电出版社
出版日期： 2020-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：NT$ 474

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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
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。
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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