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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》8 A) Y1 {1 d3 I( [
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。
6 K# m! y4 t: Z( F5 _$ }1 k作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）2 e# A. B/ f0 [9 s. A6 c5 c5 c! C
出版社：机械工业出版社出版社. p3 w x( l6 ]& z
出版时间：2017年07月 2 e/ M" k# D3 Q) _+ ~ x
: N% F7 w+ u x3 l2 R
1 X' n8 ^) Y5 E, Y M. `
1 G+ p( Z" m% p; u m% K$ x$ Z* [5 M
java电子书目录：
0 ~; @/ Z7 e' y* b9 W第1章深度学习概述" W! d6 [2 I% U" O
1.1人工智能的变迁3 u: ?# I6 s( o+ Y
1.1.1人工智能的定义
+ b5 ^6 o0 P: C1 K" F' M0 a1.1.2人工智能曾经的辉煌
( f' k1 }) ?) N1.1.3机器学习的演化
! j4 z( e9 E. M: ]4 Y1.1.4机器学习的局限性7 ~' R7 B: T, P2 d0 h7 @; }
1.2人与机器的区分因素
; D$ e: {* q5 z$ k1.3人工智能与深度学习
* q% x# b% ` R& G1 `. Q1.4小结# z8 h# m& |/ v4 h
第2章机器学习算法——为深度学习做准备: V3 C+ B8 c6 Q. A
2.1入门) p x4 G9 A8 A% L8 D" w
2.2机器学习中的训练需求
[, m: y0 w! c6 i" G5 H2.3监督学习和无监督学习
1 W5 E9 a8 e: I% E c4 @* s( d( V2.3.1支持向量机
4 d/ X' q5 P5 J$ l: n7 C! Q2.3.2隐马尔可夫模型" K7 V, a) N7 O: S$ G' s3 [
2.3.3神经网络, H) Z, s& H' X7 @& \0 R. Y/ } |
2.3.4逻辑回归, ]5 [& Y, _. `7 i
2.3.5增强学习3 v0 }$ p& t3 Y/ E$ s
2.4机器学习应用流程( k* D& Q. t1 z# @( {4 G2 d( R
2.5神经网络的理论和算法
& [: x1 J; u! T1 [& k1 N2.5.1单层感知器
3 u5 G5 a4 D, q: M" I2.5.2逻辑回归0 _1 o: T3 j; P
2.5.3多类逻辑回归3 t& A+ Q j% k7 _0 s# j# P5 I1 F2 P# o
2.5.4多层感知器
3 }+ j5 P0 y2 ~+ y G* a2.6小结2 O) x; k. p/ |: `+ a) ?9 X
第3章深度信念网络与栈式去4 \/ v: _3 c' h: O8 S
噪自编码器
; u9 r- v6 Y" J% D1 y. g6 F5 y3.1神经网络的没落
$ `4 l+ u1 o( c. S3.2神经网络的复兴
5 @' `9 B0 a0 T5 \) k* N; E3.2.1深度学习的进化——突破是什么, @- ~ X$ C! K$ ] ]6 E
3.2.2预训练的深度学习
) C, ]7 \) s2 H3.3深度学习算法
( A2 X. N( z7 _- R6 e8 a# L3.3.1限制玻尔兹曼机
5 D# f8 z i5 d4 v3.3.2深度信念网络/ ?3 Y( t# Q" l$ |; m/ E2 X
3.3.3去噪自编码器
/ e7 X" }( O& l" C: Y6 T3.3.4栈式去噪自编码器" I; U, R- K/ N
3.4小结3 f; L, K+ F' N7 ^+ ?, a
第4章dropout和卷积神经网络# p; G# t5 L8 n. J* t
4.1没有预训练的深度学习算法8 O: _, C3 t6 w8 |6 K
4.2dropout
3 l7 e. Z0 { b/ [4.3卷积神经网络) {# V2 d S" P% m9 Y, f
4.3.1卷积
- e/ E6 _+ _4 B0 ^. ^/ J8 G4.3.2池化' y; Z, B! s& V, w! J$ y& _( o
4.3.3公式和实现$ q$ K B, N, d& _7 f; K( Z
4.4小结% z S' w0 i4 z/ K3 @3 a6 d
第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
9 z H+ F8 G* ]5.1从零实现与使用库/框架
a& N4 [! x- a4 B) k% x$ y5.2DL4J和 ND4J 的介绍
6 d7 x3 @- U: o$ E% ?% B, b# H% c5.3使用 ND4J 实现
1 y3 s8 {3 Z% \. h7 T5.4使用DL4J实现# i6 ?" V+ f2 Z( v3 y/ `+ w1 n
5.4.1设置
7 E' Z) b0 X8 V* g+ F8 P, @ r5.4.2构建6 z# I+ i# b2 z" ?/ T& ^
5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
( ?8 W, a1 k4 F5 A7 o& d2 R+ P5.4.4学习速率的优化2 P8 l0 t4 l4 }; m7 v% Y* c9 S `
5.5小结3 \; k/ J+ e! g" b
第6章实践应用——递归神经网络等# d4 X* |$ D' f) B, L& _
6.1深度学习热点% ^4 ?. _0 o, K
6.1.1图像识别7 X' u4 F6 |# V5 }) g+ f6 _) J
6.1.2自然语言处理
/ X7 ?/ ] }3 [2 e6.2深度学习的挑战
' c4 b0 f$ W+ v4 }0 q- Q8 x1 J+ g6.3最大化深度学习概率和能力的方法, N# g4 { K9 v+ P
6.3.1面向领域的方法* }( x% y, x9 l* p, L" ^, U
6.3.2面向分解的方法
& m0 m/ G0 o' |1 {6.3.3面向输出的方法
6 P" c; W8 Z% L# Q1 W7 x7 c6.4小结) \' U$ e& W, J' m$ ? ~+ m* T
第7章其他重要的深度/ r/ Q3 j$ E/ Y4 E2 z
学习库- t& i$ O4 F/ c2 n- J2 Q
7.1Theano
- {& p O7 U# P1 S6 P5 p# L p* z, U6 G7.2TensorFlow8 y" e, x* ]/ }$ ^2 U0 x
7.3Caffe
. s4 k/ z ]9 b. N0 Q' z7.4小结$ A7 W7 A5 |1 v9 q3 j$ u
第8章未来展望
+ ^, q. o) y1 u9 @8.1深度学习的爆炸新闻6 X' W/ j1 g8 B1 m }5 s, r3 Z! w
8.2下一步的展望
) U2 V3 {1 v/ Q& A8 v; E, O$ |0 e% y8.3对深度学习有用的新闻资源
, C) b- T- l2 F+ _. s5 c8.4小结
% X) L& \* M2 D
, K- y' i+ P: H5 G. r- w: _* M7 T7 H* L7 l0 Q: `" z$ ^# z
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- g2 J/ O9 F" ]0 `5 _, }
( `1 V7 P. ^; q3 @/ Z8 l
* g3 K/ H2 V8 `; z& W( w& G
$ L3 F' k& v8 @* o! Q- C; ^( ]1 }/ Q6 V( q5 O p, C" u
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发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
