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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》. X0 ~- K- ~, S3 _' y- Q. L
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。
+ e$ e* P! P0 y+ C* b8 R, |, d" h作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）* m1 @' n+ g& F. V+ I1 B
出版社：机械工业出版社出版社
* A& a$ [! H" o9 X出版时间：2017年07月 ' O) i* d7 \" ^' a \0 M0 y
3 E& w) @9 F7 ^1 n
8 f. p& S& I# O B3 s1 z" Z2 f
3 b5 n& J6 J8 d% F$ l3 L
java电子书目录：
( B% P3 | b' i' S2 r1 {第1章深度学习概述- S$ A0 L) c, b. u' k- ?# M4 x8 r
1.1人工智能的变迁
& M" V/ k0 a- C% I* b! m- m+ e1 l0 G1.1.1人工智能的定义4 [6 H% N2 X) p" J) S
1.1.2人工智能曾经的辉煌" G. }9 J) c5 z6 {6 v3 r
1.1.3机器学习的演化
3 F5 R7 H* S9 h; k1.1.4机器学习的局限性
) s9 j3 Z* ^1 M+ N- z5 u1.2人与机器的区分因素
& N8 ~, Z8 V: x9 R9 \+ j9 m+ H1.3人工智能与深度学习
* Y2 o2 O0 G. `1.4小结
* p3 E/ W/ H: P$ z: u+ c7 U9 ]第2章机器学习算法——为深度学习做准备4 H0 h0 w% m9 z
2.1入门2 t5 d0 g8 l' z i5 K
2.2机器学习中的训练需求$ r7 k5 F! F) N9 s. n. c6 D
2.3监督学习和无监督学习) q9 X& w+ h" w9 _8 K$ X3 O
2.3.1支持向量机
6 w7 z* u; f+ Z9 k- ^! `9 P$ n9 Y2.3.2隐马尔可夫模型' p* k9 z$ L5 P/ o, v! b* b3 F* r- X
2.3.3神经网络
2 k# U+ ^. E; }2.3.4逻辑回归
* J* ~4 c3 _' |9 g' |( ~# H2.3.5增强学习+ U* ]' L- h1 {& j4 z+ W, ?3 _, O
2.4机器学习应用流程
: y0 i/ y: W% U* z7 D! x2.5神经网络的理论和算法* h0 z& S% n% m4 i: U6 Y* \* e
2.5.1单层感知器' A% z# n9 O( \2 R1 A) x
2.5.2逻辑回归 i2 X1 n/ g6 i, R
2.5.3多类逻辑回归 r: p! f1 V( G9 Z8 l0 z' L5 z5 j
2.5.4多层感知器
9 h, i% P% ]% c, C |$ i2.6小结% R% p, b W5 {, h9 d
第3章深度信念网络与栈式去6 ^& s" S2 ^. g% _- a4 u" J
噪自编码器
! J3 Z* U- ^6 j4 u% E" q3.1神经网络的没落
. b% e {% q7 P7 r7 @3.2神经网络的复兴3 e" q/ a! ^4 s! |. e% Z. |3 f
3.2.1深度学习的进化——突破是什么
4 F4 P) i8 n; {3.2.2预训练的深度学习) G8 y' w2 r2 w+ }
3.3深度学习算法
! ?- ]1 d3 F2 ~ K7 g" F3.3.1限制玻尔兹曼机3 J3 b( m9 F7 t/ z9 w; a# T
3.3.2深度信念网络
: V% @# L, z6 r3.3.3去噪自编码器
# ?: i9 e+ ~/ b$ {; Y) u3.3.4栈式去噪自编码器2 Z( l3 O% d2 j# Z
3.4小结
0 e2 t) [- T/ w6 s- x: P第4章dropout和卷积神经网络6 X4 J! k* J& \) q
4.1没有预训练的深度学习算法# [ k; Z3 z. h0 E' z; `- w+ l( a% J
4.2dropout. B; J" ?, y) [* Z9 N o
4.3卷积神经网络( W, _: D) f2 B- I# j6 O, i0 O
4.3.1卷积
! t% p1 Y5 Q, d( j1 l$ n4.3.2池化
4 M; j4 u; t: R3 e. R4.3.3公式和实现
0 g0 |3 H3 R0 d" h2 d: e4.4小结7 o5 _7 Q( S. ] y; ^
第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
6 a6 A8 |6 _. L8 r( L. c5.1从零实现与使用库/框架% [/ Y! s3 {) A! P' v
5.2DL4J和 ND4J 的介绍
/ f3 ]7 X; q$ J5.3使用 ND4J 实现; U4 S7 s, W5 j, X
5.4使用DL4J实现
9 @# I/ C" H; Z- h( \5.4.1设置8 l; P' j/ I( P7 g M
5.4.2构建7 Z( _: I! Z1 M+ w9 l3 K
5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java$ x7 z/ X9 B8 d5 W' F& s3 Z
5.4.4学习速率的优化
, `4 Q, f4 H7 f! H5.5小结( v3 ?% F% }4 R! ~' H; L
第6章实践应用——递归神经网络等
) I. {- f! N5 G) Y: g: b6.1深度学习热点' E. q" z0 s2 e9 D5 }( p+ X
6.1.1图像识别7 k! \& [: w$ D! s% j; ^
6.1.2自然语言处理6 t$ t$ V2 s5 u+ f6 w) @7 a
6.2深度学习的挑战
+ }) ? R! l0 [* k$ P0 x6 u6.3最大化深度学习概率和能力的方法
: Y2 W# U/ j, N$ C6.3.1面向领域的方法
* I3 ]2 h k! k x8 {8 a! o* q) b6.3.2面向分解的方法
3 I& D1 a1 z8 Z3 b: l6.3.3面向输出的方法3 V6 L& a) k* q
6.4小结4 l( r4 M" O6 \, T* `8 J! f2 r
第7章其他重要的深度
3 ^) ~/ W1 ~4 J C2 t学习库4 K% ], ?- b# z$ u7 F# i; P0 k9 d: h
7.1Theano
8 o% J6 I5 O$ Y9 F* {5 W7.2TensorFlow
( K8 k s% H/ T; H# y( G7.3Caffe
/ W- z% N, K8 |3 ~; P3 c7.4小结
6 K1 g `( x6 |3 ?第8章未来展望
, g5 k' A! V" K8.1深度学习的爆炸新闻
N! q) B. t% I8.2下一步的展望6 H" u, p) d) M9 L6 Y
8.3对深度学习有用的新闻资源
/ R: L6 U- w6 b8.4小结
t' Q- [0 s; ^! T/ l1 H, f& d4 |) _2 u
( y5 E% m P. Q$ @! {6 V/ j
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发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
