图书介绍

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深度学习 Java语言实现
  • （日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）著 著
  • 出版社： 北京：机械工业出版社
  • ISBN：9787111572985
  • 出版时间：2017
  • 标注页数：188页
  • 文件大小：21MB
  • 文件页数：197页
  • 主题词：JAVA语言－程序设计

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图书目录

第1章 深度学习概述1

1.1人工智能的变迁2

1.1.1人工智能的定义2

1.1.2人工智能曾经的辉煌3

1.1.3机器学习的演化8

1.1.4机器学习的局限性10

1.2人与机器的区分因素12

1.3人工智能与深度学习13

1.4小结20

第2章 机器学习算法——为深度学习做准备22

2.1入门22

2.2机器学习中的训练需求23

2.3监督学习和无监督学习25

2.3.1支持向量机26

2.3.2隐马尔可夫模型28

2.3.3神经网络28

2.3.4逻辑回归29

2.3.5增强学习30

2.4机器学习应用流程30

2.5神经网络的理论和算法35

2.5.1单层感知器36

2.5.2逻辑回归42

2.5.3多类逻辑回归45

2.5.4多层感知器50

2.6小结57

第3章 深度信念网络与栈式去噪自编码器58

3.1神经网络的没落58

3.2神经网络的复兴59

3.2.1深度学习的进化——突破是什么59

3.2.2预训练的深度学习60

3.3深度学习算法64

3.3.1限制玻尔兹曼机65

3.3.2深度信念网络74

3.3.3去噪自编码器80

3.3.4栈式去噪自编码器84

3.4小结86

第4章 dropout和卷积神经网络87

4.1没有预训练的深度学习算法87

4.2 dropout88

4.3卷积神经网络97

4.3.1卷积98

4.3.2池化101

4.3.3公式和实现101

4.4小结114

第5章 探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他115

5.1从零实现与使用库/框架115

5.2 DL4J和ND4J的介绍117

5.3使用ND4J实现118

5.4使用DL4J实现124

5.4.1设置124

5.4.2构建127

5.4.3 CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java135

5.4.4学习速率的优化140

5.5小结142

第6章 实践应用——递归神经网络等143

6.1深度学习热点143

6.1.1图像识别144

6.1.2自然语言处理145

6.2深度学习的挑战157

6.3最大化深度学习概率和能力的方法159

6.3.1面向领域的方法159

6.3.2面向分解的方法162

6.3.3面向输出的方法164

6.4小结165

第7章 其他重要的深度学习库166

7.1 Theano166

7.2 TensorFlow171

7.3 Caffe176

7.4小结177

第8章 未来展望179

8.1深度学习的爆炸新闻179

8.2下一步的展望181

8.3对深度学习有用的新闻资源185

8.4小结187

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