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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》
* {6 r$ }% ?) a1 yjava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。
5 l( R8 b$ p* A. h- @作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）
* P" r7 g9 f( m8 j/ r% S出版社：机械工业出版社出版社4 }/ h( n/ E/ j' |& z
出版时间：2017年07月 / t4 |9 N) W- R4 ^9 J
9 F6 l3 w e- i; v: g
- ]# N% ~% ]/ F% G
$ e" l9 j0 H- W5 ]+ Y
java电子书目录：; ?+ s/ d4 T; ^' r8 x; k
第1章深度学习概述
# ?3 `7 Q( L. J1 G5 A2 U( M1.1人工智能的变迁
# l; D; q0 B6 H- D" ?1.1.1人工智能的定义- e: f9 p5 z6 N; K
1.1.2人工智能曾经的辉煌
' g9 q0 I H- ^( ~1.1.3机器学习的演化$ ]% U! w2 T3 [
1.1.4机器学习的局限性
) {+ t: G' g" Q; H4 e; s2 T, ~5 p' }1.2人与机器的区分因素
+ S% R! i/ m% m: n+ E4 e# A1.3人工智能与深度学习0 d3 D3 H0 h; P( ]2 p/ h
1.4小结
- S: [: b9 d: i: [ y& t第2章机器学习算法——为深度学习做准备5 \" v& z+ X: H w
2.1入门' r. l$ f. C/ n" C% O0 M/ I
2.2机器学习中的训练需求" E3 |" u' G& q
2.3监督学习和无监督学习" o- `, ]# U/ O; k" ~& V; m6 u
2.3.1支持向量机- }! J- N0 r7 L- A5 E) L- [
2.3.2隐马尔可夫模型2 V3 d$ _. B9 t6 ~
2.3.3神经网络
+ B5 k3 N. \% S5 v# i1 s2.3.4逻辑回归5 l6 A$ K6 Q; f) U( j' X* s
2.3.5增强学习
' a6 m0 G% }6 m& n1 J2.4机器学习应用流程
' C( ^3 j+ E; v! W2.5神经网络的理论和算法6 s$ Q2 a3 d- {7 M; Q
2.5.1单层感知器: @. ^+ h5 W7 b& f
2.5.2逻辑回归. R5 q- }) X6 H
2.5.3多类逻辑回归
8 s% B8 _) `: H6 N, B% f2.5.4多层感知器
5 m0 T4 _8 D+ g! Z& }0 T9 `+ D2.6小结& F o$ i0 v$ z. a' C
第3章深度信念网络与栈式去
5 Y8 W7 P3 }; U u" M3 P噪自编码器: X# y; n- t \0 c: h# Z. ^
3.1神经网络的没落
& @9 X; r r7 P' u* u# O/ ]3.2神经网络的复兴
' ?1 I- M' t4 r s% r: T& ?3.2.1深度学习的进化——突破是什么
7 F6 I2 e! f1 M; H# ~0 Z+ }3.2.2预训练的深度学习
' b! j; V8 \, l- Y3 `8 n) t3.3深度学习算法
4 [5 _" J8 z$ ^3.3.1限制玻尔兹曼机, i! c7 r: i/ c$ p t4 x9 U9 z, x
3.3.2深度信念网络
' w9 F9 r" [, `3 @3.3.3去噪自编码器
r1 i- y) c0 R/ `, ~1 L- F+ P% T" N3.3.4栈式去噪自编码器+ k# M/ e/ v. x: a
3.4小结
7 |2 z* ]8 ^* d6 R$ X) t第4章dropout和卷积神经网络. ^" V/ i3 }$ x# |4 o1 v9 f
4.1没有预训练的深度学习算法
; K+ U, z8 z/ k$ _4.2dropout) X' {- n% n8 W
4.3卷积神经网络: j7 r7 w; D3 O
4.3.1卷积" w1 R% R, u! l' p( P
4.3.2池化& z' w% }8 y; ^, e
4.3.3公式和实现
. x: o. p7 X! F3 ^* w* {1 Q4.4小结( x& ]! {/ y& a
第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他/ j( {5 ]( V1 D0 w' G& v& |# K
5.1从零实现与使用库/框架
& ~% g& U3 [* }9 e0 p5.2DL4J和 ND4J 的介绍
/ ]8 D# A: }" a9 T! S [9 |. t5 j5.3使用 ND4J 实现
8 ~0 W0 I. d' Z+ T5.4使用DL4J实现) M/ n( s4 G1 D- V* D1 C
5.4.1设置
7 A# p. j! I$ s8 R5.4.2构建
, n. c3 F# [* s( ~! ]5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
% X! n- \/ ]! y% R* m5.4.4学习速率的优化 y6 \& O) E+ F8 }2 J
5.5小结
( j9 P- x+ q1 `第6章实践应用——递归神经网络等0 m. I( k& Q, ~
6.1深度学习热点
/ ]" z9 B# |! X5 d- N6.1.1图像识别1 r N: G% x! {6 x) S
6.1.2自然语言处理. B; F" r0 T/ c% f2 ?. Q. A
6.2深度学习的挑战% y$ {4 o8 k0 Y- M9 |/ U+ O- H
6.3最大化深度学习概率和能力的方法
8 N+ r3 s( y( r5 ?/ g6.3.1面向领域的方法
3 k6 e0 T* c( N6.3.2面向分解的方法
5 H- Y! G: ?- T! Q1 B4 l6.3.3面向输出的方法
' j" D, R. m# O; z6.4小结8 V0 w1 [% H0 e$ q; |
第7章其他重要的深度4 d7 {, W+ Q1 l( u- X
学习库! p5 a0 t6 a2 L
7.1Theano- E8 P( L# {4 C- {* B* D
7.2TensorFlow9 g7 y1 o, a8 h1 p8 v
7.3Caffe
, C$ x4 \8 C! }0 U( C7.4小结
) s8 p! i+ f' K- P; z第8章未来展望% E! `4 j8 P# D$ ~& B! o4 P9 T
8.1深度学习的爆炸新闻6 j1 Z) v8 J+ T! I6 |3 d
8.2下一步的展望
9 i8 ^ E9 z$ y$ o* o8.3对深度学习有用的新闻资源
# f) h2 f. |6 h% C6 C5 T8 c# f8 O8.4小结
9 P5 n9 l K$ ^0 s' q: v @4 M X% C/ l) P* y$ N3 ]/ U# M) ]
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6 e7 F: N: v7 v5 G2 W0 w% s+ `9 E+ [6 N
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发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
