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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《深度学习：Java语言实现》+ |( ^9 B7 g' }& z+ r- c X
java电子书推荐理由：面向初学者的深度学习和机器学习实战宝典。涵盖机器学习和深度学习的核心概念、算法和实现，并提供大量应用实例，本书首先介绍了一些机器学习算法的基础，随后就带领你进入一个引人入胜的机器智能的世界。你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。我们将使用基于DL4J的Java库，一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等各种问题。! k% H) d \3 T: ^ ~2 \
作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）
" ?. G) N/ L$ P$ ~: }( L$ [出版社：机械工业出版社出版社3 J; m3 f) j5 D4 u7 g1 b2 T2 e
出版时间：2017年07月 " c; ~' L: w; H3 S0 S0 r N- Y
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java电子书目录：6 D( n& r' ~/ H! U- Y
第1章深度学习概述
' |" v! M) _8 ]! F! W1.1人工智能的变迁
! J2 w, e. h$ W' x+ K1.1.1人工智能的定义
M5 v$ S& H: O+ W$ C3 V" [$ U1.1.2人工智能曾经的辉煌/ d4 g' H1 E& D: l& \" H6 T- r5 \% \
1.1.3机器学习的演化5 ]% d6 r+ g( N
1.1.4机器学习的局限性3 H, m% I L* P
1.2人与机器的区分因素
4 _# m/ D* I, |8 L" ]- @1.3人工智能与深度学习6 G0 p2 m8 t& h; W' V" X" |
1.4小结
0 Y* m# h5 K2 q. `# R* a第2章机器学习算法——为深度学习做准备) N' w/ p: f4 P
2.1入门
+ ?3 ^9 g3 B l7 } v2.2机器学习中的训练需求
$ o0 x6 |) s# J" t% i0 q2.3监督学习和无监督学习
7 q4 w) z* [! t; Y. q! ?# P2 \2.3.1支持向量机3 H" D+ u7 I, U$ ~
2.3.2隐马尔可夫模型3 Z# P4 D; s. B- U
2.3.3神经网络
% u/ Y# Q6 b' Y" {& n2.3.4逻辑回归
* n8 h0 }2 Q. b( g3 d+ X2.3.5增强学习, B \7 g9 l2 F/ N! D) c
2.4机器学习应用流程' r+ Y& Z, @; ^2 W T' g' p" H
2.5神经网络的理论和算法. m# D3 z( H; P7 v
2.5.1单层感知器
" U. J6 x- B. n5 K0 W3 Y3 y. r& ]2.5.2逻辑回归3 o+ ~! ]7 v2 b" ^
2.5.3多类逻辑回归
: E. h% G0 k9 ?! }4 V" ~. o2.5.4多层感知器
) S' n2 b. [4 J/ W) N. y8 r2.6小结% \9 J9 Q; I6 X# V
第3章深度信念网络与栈式去' E6 a7 d# F4 R7 S9 u; c* h
噪自编码器
/ ~% U- [0 V# G5 ^/ z" |+ ]3.1神经网络的没落: t4 p0 q! X7 i* y
3.2神经网络的复兴
( U4 @% s4 m0 v. k3.2.1深度学习的进化——突破是什么5 w. j/ s m8 L& l! Q, T) h
3.2.2预训练的深度学习
9 p7 S2 v6 g5 V- j* j7 ]6 ~3.3深度学习算法. Z1 N) `! c; Z9 P
3.3.1限制玻尔兹曼机" d" j6 C& o5 j( g) h% Z4 u
3.3.2深度信念网络
- H+ D G9 P: i( z" M3.3.3去噪自编码器
" N2 D( w; L- M3.3.4栈式去噪自编码器4 t/ i) O6 X9 t9 G9 l0 X$ P' h
3.4小结0 {1 t4 Q( ~( e$ S" ?
第4章dropout和卷积神经网络
2 j. L) ?$ Q9 N4.1没有预训练的深度学习算法3 a+ ]" t3 T5 z N
4.2dropout6 m. v& S1 M. d8 r* E# e
4.3卷积神经网络
: Q! h' C9 w6 q" y' m' J4.3.1卷积6 [: t' d: d T
4.3.2池化7 ^8 l7 [: s+ C
4.3.3公式和实现5 E- |2 {5 K& b' ?
4.4小结
+ g( w& z2 t/ c# R) W第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
0 i j" \' V0 K* l5.1从零实现与使用库/框架
4 h. N! B I( V" @1 [4 `* W5.2DL4J和 ND4J 的介绍
, F# {$ T. W+ H# {5.3使用 ND4J 实现
" H% f: _& r7 ]5 A* w5 v5 Y5.4使用DL4J实现' e8 |# R2 X% g. d' g5 ~% T0 l
5.4.1设置
] ~$ t/ {* J' X: e( c5.4.2构建
) F# t" c' K: v a% u$ [5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java. ?& ~) }' {; t- }- v
5.4.4学习速率的优化3 q' S# x z( }
5.5小结
0 W' ^' F& \# p8 w, q6 |0 |第6章实践应用——递归神经网络等
7 S, p9 @; T$ A b0 a+ J2 Z6.1深度学习热点
1 l2 w( M/ ]2 u- j u; }6.1.1图像识别: g5 z* T2 k+ g7 n! _+ T! E
6.1.2自然语言处理- |" s+ g$ q; \9 S
6.2深度学习的挑战
3 O1 V, n$ j P! w/ i) s6.3最大化深度学习概率和能力的方法
6 N8 K7 Q& A: t; I# m$ W6.3.1面向领域的方法" e. F0 h1 u3 `
6.3.2面向分解的方法
6 a4 N: w6 j( i Q2 K6 j6.3.3面向输出的方法
/ J$ I3 u2 l4 Q% g$ j0 ?9 o0 s6.4小结
3 `+ x8 ^! d' j i: C8 B u第7章其他重要的深度
8 X0 o) P. ], h* w9 V, R% X学习库
+ a2 X J. `% m/ V! j1 @7.1Theano5 G7 j5 ^9 r' y, E+ |# ]
7.2TensorFlow7 X) a+ C" S8 S- f# N
7.3Caffe
7 O! }9 u3 u; y: p, l' u+ M3 M7.4小结" a7 j! g5 ]. A5 Z
第8章未来展望7 J: T/ _4 Y0 s! {8 R! p" Z. T/ z
8.1深度学习的爆炸新闻+ x! m% O6 @0 y7 Y% ?% B" t& u& k
8.2下一步的展望; X8 p) \5 d; A: [& T2 |; Z0 U( Y
8.3对深度学习有用的新闻资源
3 F: Z* `) |7 [; W& ^! N8.4小结
) `: ~6 d: Q6 @" g( \1 ]( o. U, ]0 q) Q6 J: ]% ^' u2 X- X
6 p$ a3 ^4 n+ l5 A; g, P
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4 S$ W2 M0 v, x* q2 V2 H/ T8 m5 ^" i# [
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' j/ r) N- W2 @7 u) ]5 n: c9 W0 p/ T1 `, H' ~! T( m8 k
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发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
