|
|
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》
" [3 V% |9 e; s9 T) gjava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。
4 r5 O/ f/ E3 o! e! a& ?( x作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）0 `& H/ P" v l+ p- O; O- C9 D
出版社：机械工业出版社出版社2 |" b! Q f, `- |, X3 r: Q$ i
出版时间：2017年07月
: Z4 y2 t0 ^. [2 T; e1 {% ~4 ~. @% c; a! q
1 J: w/ P. ]5 {, ?, N# `
5 F9 [+ B# l. v9 x4 _6 W' Rjava电子书目录：+ F+ z6 E& {4 H, f" E7 D# K% T6 g
第1章深度学习概述( y% f0 r1 }$ O' m
1.1人工智能的变迁; H2 a% r' Z" O+ O! B
1.1.1人工智能的定义
{9 {, d; S4 L, O5 _1.1.2人工智能曾经的辉煌
3 @0 a6 ^" F- h( d1.1.3机器学习的演化0 O# G" J6 @1 E5 J
1.1.4机器学习的局限性* `7 X8 r7 ^( q+ R" @
1.2人与机器的区分因素
; [& q3 Z8 G8 X( g$ G; B- U7 N1.3人工智能与深度学习6 j# Q% |4 o+ J. J+ Z- D
1.4小结
7 H+ ] J' O" D- z- c# u第2章机器学习算法——为深度学习做准备: i8 y& e( K; b- o0 i3 R
2.1入门
7 o* }. L% Y+ V k) D/ I2.2机器学习中的训练需求8 D" ~% x( M! P* B9 ]
2.3监督学习和无监督学习! z6 ^! G0 n( t* z- c. F
2.3.1支持向量机% F/ @* q# M2 S& w( |3 \
2.3.2隐马尔可夫模型
1 j( }" ^! F/ i* z; u0 } @' q2.3.3神经网络
. |, w# _9 n8 ?; U2 d, `2.3.4逻辑回归
* D! Y, ?0 Z3 a- G1 c: ?! E# g2.3.5增强学习/ G9 `3 X' v2 j. @5 G/ H
2.4机器学习应用流程' ]# y; z# o5 O' v% Y
2.5神经网络的理论和算法
- k: |! i3 Y, H3 f2.5.1单层感知器+ P& A$ D) @0 y# ]6 t# e7 O
2.5.2逻辑回归* \$ G' n% k. l9 W# Y
2.5.3多类逻辑回归5 Y5 D1 Z: O# m' \
2.5.4多层感知器
( J" c( ]# c/ N# j2.6小结/ Z) r8 \" W: \' ?: R. b
第3章深度信念网络与栈式去! d. ?# a3 N( m. y" |" _
噪自编码器
3 u4 K& P: c$ u( l7 O. B; q1 U5 }3.1神经网络的没落
. P6 z6 V2 P0 P8 O! G& Z, Q3.2神经网络的复兴
' o- b: ]9 U$ R$ L" t" ^4 C: U. B3.2.1深度学习的进化——突破是什么
' G) H4 V. H1 r% H- R }3.2.2预训练的深度学习+ i0 @6 c3 P; `" ^: s% U
3.3深度学习算法$ s+ I9 j! E4 w3 h, v
3.3.1限制玻尔兹曼机) {9 J$ X1 `4 d: \2 T3 c
3.3.2深度信念网络
1 N3 _2 ~, L2 A# n( i0 ^3.3.3去噪自编码器6 @. X2 I8 w' W2 l6 _ q! o1 e
3.3.4栈式去噪自编码器2 v+ ^% R9 d5 x4 }1 R# n
3.4小结8 p9 q- `+ y; G, F
第4章dropout和卷积神经网络
( O) w) S7 N6 I# ?0 P. q" J4.1没有预训练的深度学习算法6 n+ @8 R! X8 x: a( w/ o
4.2dropout
, X5 z* L6 ?# U+ D! B& \4.3卷积神经网络
8 |- q6 M2 R) A$ J0 |' k4.3.1卷积6 x* F7 Y3 w5 Y5 U
4.3.2池化$ V. k% @7 K% W! A9 ]+ F) {
4.3.3公式和实现+ l+ W( y& W: ` c4 [
4.4小结2 w1 n8 k( y3 a
第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
1 Q) _+ H3 a3 x8 g8 M. B5.1从零实现与使用库/框架 b3 n m! @; x# I
5.2DL4J和 ND4J 的介绍
- e( ]' |) J& A9 Y2 r5.3使用 ND4J 实现6 j" {9 Y8 g9 | l( L" B
5.4使用DL4J实现
7 a; v, m9 F6 }: V5.4.1设置
) h n1 H& x2 A6 B- k6 Y! v5.4.2构建+ b) v- m" o( \' M7 d
5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
; x% N" ^9 u: L; x& b" ?9 R5.4.4学习速率的优化6 N4 s9 `: |/ x$ f+ G- ]7 k
5.5小结
: h8 v. {, P9 e V5 E7 H+ ~5 w# s第6章实践应用——递归神经网络等
$ F! t, H, i) l( S( n6.1深度学习热点
9 r' g7 ?, x+ S& R6.1.1图像识别 X5 ^! }+ c- T5 K
6.1.2自然语言处理
0 s9 x% v% a1 m3 r/ y7 _6.2深度学习的挑战5 K: S8 z# y9 Q- c) z- J
6.3最大化深度学习概率和能力的方法$ h; m3 W7 e. T" W8 d% R
6.3.1面向领域的方法
7 y4 c }5 u* {8 {6.3.2面向分解的方法- j, l- ^8 g' r5 a- Y4 J+ W- |
6.3.3面向输出的方法
/ V# [* K* v+ c2 G: Y! L7 G- G1 X f6.4小结. z7 H' k" q- @) j, V
第7章其他重要的深度
# Q$ g& }; `/ T学习库
3 |, |; d1 P* R4 ~& r7.1Theano4 z2 t. J0 h$ q! j* g) X7 O" H
7.2TensorFlow
]+ X* `5 \: [( V7.3Caffe
& V- |. ?: S! d* G! L( M! x! E. y7.4小结7 ^% Q6 J2 J$ [5 }7 Q& q
第8章未来展望
' o, [' M9 F" R. o8.1深度学习的爆炸新闻
3 k: ^( O" b9 B8 ]2 N8 [2 ~8.2下一步的展望* a H: Z: u" l) }% z+ |
8.3对深度学习有用的新闻资源9 [2 ~7 b+ @9 P/ \
8.4小结 i$ r; @9 _$ Z* D- K" [
$ d$ M9 F- ~# w u
% J7 g( H' i4 c$ a百度网盘下载地址链接（百度云）：java自学网（javazx.com）深度学习：Java语言实现 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】, i! r9 @5 m, Z+ m
~9 e( r. ^/ A% x- D0 ~- V& G$ _8 ~* k* G* ?
, }( f# b4 z3 o2 m/ x8 a% I, Y
: _+ k! J: @1 l
: I0 I1 R( ^9 G1 c, Q0 J7 H* e |
|
[复制链接]
发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
