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《深度学习：Java语言实现》

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online_admin aixure 发表于 2023-1-21 13:25:59 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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内容简介[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
人工智能以及深度学习正在改变着人们对软件的理解，使得计算机更加智能。深度学习算法应用非常广泛，远远超出数据科学的范畴。本书首先介绍了一些机器学习算法的基础，随后带领你进入一个引人入胜的机器智能世界，你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。本书将使用基于DL4J的Java库，带你一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等领域中的各种问题。同时，你也会接触到当今最重要的其他开发平台，如Theano、TensorFlow和Caffe。通过本书的学习，你将具备用Java攻克深度学习问题的能力，并为这个领域贡献自己的力量。 [1]

目录[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
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 [1]

深度 深度学习 学习 java语言 语言
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