|
|
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》* G O! }1 y; ?' j: 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。. D- E' J. q: O- f* s& L% k
作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）
' Y3 d4 a- g" h( B出版社：机械工业出版社出版社7 z7 r- v$ e( N' H# _3 d" }7 D
出版时间：2017年07月
6 c$ M3 z, |& Y f' L; m1 F y' N6 O. }1 b
/ K" S; A7 G, w% ]" x# y& _1 e5 v* s* m2 a8 S
java电子书目录：: f( Y7 [! i, Y1 ^: V5 a
第1章深度学习概述
0 ]+ s+ A8 D3 }4 L4 o" S1.1人工智能的变迁/ E! e5 q; q# B! L( W$ L
1.1.1人工智能的定义/ s% i( V) {4 q: J& v# D& j
1.1.2人工智能曾经的辉煌
! n* }- A9 s; H* j; m! r) V1.1.3机器学习的演化. s: O! k! J; _7 O! i$ V
1.1.4机器学习的局限性
' j3 H& n' d; H! I' z% c# ?1.2人与机器的区分因素& b: \* o! G1 |. o9 R& X+ O
1.3人工智能与深度学习
, y" @1 c! b8 @1.4小结& [6 V6 ]9 Z, ?7 @+ f% U7 x
第2章机器学习算法——为深度学习做准备
" {4 x4 D$ Y" M0 D4 Y( j V& C2.1入门$ L% e2 f- {; j5 y& R
2.2机器学习中的训练需求
$ z; b% @/ f: y$ K+ ^6 {! [2.3监督学习和无监督学习+ g4 T4 C1 ?4 \: L
2.3.1支持向量机
0 ^8 U a9 p$ U- y; W! O2.3.2隐马尔可夫模型. B& f* f2 K, [3 t, O* `: u, w7 i4 [
2.3.3神经网络
, g/ T1 |/ b5 N. a2.3.4逻辑回归
' o1 p& D9 U. f( F4 p7 x# `2.3.5增强学习
& R0 ~( N& B7 p3 t2 k2.4机器学习应用流程
# Y! t& E- `, I) B3 X( W2.5神经网络的理论和算法$ A# u6 V6 }, A+ ~( R1 _
2.5.1单层感知器
! D- J0 `. o8 e2.5.2逻辑回归# V6 H) k; B0 `8 F* r
2.5.3多类逻辑回归1 {* ~; S7 n2 m7 E0 L, `
2.5.4多层感知器# @4 a: c) ^2 `. d: G' t5 ]
2.6小结
' x& @2 J2 d3 L: ]2 l: D第3章深度信念网络与栈式去
2 Y4 r+ h5 |# ~- \噪自编码器7 r+ l1 g) x% l1 H4 x- Y
3.1神经网络的没落% n% ?6 D3 a% x& v% K( v2 _3 O
3.2神经网络的复兴# @5 {$ d( J: K' N3 {+ @
3.2.1深度学习的进化——突破是什么# d% [# n1 p+ v0 a: m4 ]4 G; V; ?
3.2.2预训练的深度学习
6 z8 J* I4 ~7 j$ F h6 f3.3深度学习算法* z( q; O% x' s2 g
3.3.1限制玻尔兹曼机
+ C8 Q9 H: P7 ^) c- F* t3.3.2深度信念网络: F- ^! ~( a3 a% d& r7 ?- A* f9 G$ Z
3.3.3去噪自编码器' z% i- ~2 m' P3 H n1 Y1 }
3.3.4栈式去噪自编码器0 v: ~/ \$ t5 B, h" w9 M" ~
3.4小结% {4 ^* }# E1 w% P, f
第4章dropout和卷积神经网络, E: z1 ]4 ?$ |1 \. ^8 J, e
4.1没有预训练的深度学习算法. J+ g r* @5 F/ K, A* R4 z
4.2dropout& ?. i- u& \2 G' p; ]2 n
4.3卷积神经网络
3 V7 a+ W" x" v4.3.1卷积
6 D7 q6 L: w" ?/ ^8 A+ k4.3.2池化
* k9 p, x* M" q( P; G% q4.3.3公式和实现
i1 }/ x R3 w0 r4.4小结
& ^; d# v" o8 S0 x1 ?/ t& D第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他: M! f& ~! L& H# b
5.1从零实现与使用库/框架
9 `1 Y* j6 |! l* @3 @# p( l5.2DL4J和 ND4J 的介绍
" X0 v" r3 @7 f: S1 p5.3使用 ND4J 实现
+ W3 C$ B) ~8 k6 e5.4使用DL4J实现
: S+ [5 O+ V7 y. Y0 g5 B5.4.1设置8 A2 ]4 x/ h# M3 n1 H
5.4.2构建
9 j, y8 P1 R# _3 d5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
) K% t3 `) u1 v: S" o4 E5.4.4学习速率的优化
4 O3 D: a3 e5 D! Y5 h0 _5.5小结
" E3 _$ u( K0 o( \/ p2 ?( X第6章实践应用——递归神经网络等! K4 g1 d, t) B- {8 b7 O5 [. F
6.1深度学习热点* z) j& j9 d2 @- H/ u$ i
6.1.1图像识别
5 I+ `, q0 a4 O8 ^) T7 }1 x% _6.1.2自然语言处理
5 K& }. _) C! G$ i) F1 K8 n9 p, k6.2深度学习的挑战& L- t6 n3 C7 R% p. w! S8 G
6.3最大化深度学习概率和能力的方法! k; o$ S% o: ~
6.3.1面向领域的方法
8 ]; P2 I0 D$ m. C6.3.2面向分解的方法
% J( t: p; r# Q5 P6 l+ G8 d) ^6.3.3面向输出的方法* }' d( U/ Y' R+ t( u) F# K+ L
6.4小结
" p8 Y4 l' }- O' p第7章其他重要的深度
, @( e! k: j8 G0 z& p2 f学习库
3 h! {- P5 w/ B/ j( J$ L0 K" T/ h3 M7.1Theano
3 j) c: v. M2 Y. H0 h. b2 }7.2TensorFlow5 n" E; f, U* x
7.3Caffe, O; g: C( j$ Z
7.4小结
9 i0 c+ I) c2 \/ L& d% q3 k( ?第8章未来展望
( D& z& ?0 H1 q1 G/ q8.1深度学习的爆炸新闻 S7 `7 z' j2 Z- s9 y- T3 v4 w
8.2下一步的展望; k. O# K1 y9 i) Q; ]/ ~
8.3对深度学习有用的新闻资源
( v( X& a7 ]! S4 D3 T' U8.4小结
" U# _; L4 [7 c* L$ |5 e" G' a, h, L) R/ E3 F- N
8 ^: v# B7 N5 m# S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】
8 u2 T o. d8 {: D# i( Q$ K& b; S- E* D2 q/ s' ~0 \6 @# A2 I
: c5 N! Y; f# a4 X5 N( ?6 U. l+ ?6 F4 u7 z* B4 n
6 u) m- j- x( U' Q8 D, Y3 D; w
! u( t( M6 s( G, l9 Q' [/ l" J7 H# K* ? |
|
[复制链接]
发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
