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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 k. _7 X( \7 L7 x( @8 s1 w
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。: [7 s# P7 u! k8 ]
作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）: D* w( W: } {, C8 _0 S: ^
出版社：机械工业出版社出版社0 x$ u! U s) J, G% w
出版时间：2017年07月 2 F! o9 E3 g9 B4 {/ N0 m% F
, W! O3 B: ~) i, Y
: b/ Y4 }: B, @( j& F
2 \ r' R a+ e/ X L2 O& ^2 }* bjava电子书目录：* k' M1 A2 L$ P [
第1章深度学习概述% o6 ` K/ t1 Z7 P- b# O! A
1.1人工智能的变迁
# V6 D7 ~* J- j. k( U d1 X$ ~6 b. `1 f1.1.1人工智能的定义4 L7 A& b7 ~' B0 C! S
1.1.2人工智能曾经的辉煌# ?* d5 y, O/ N- _
1.1.3机器学习的演化
. s# Q! s' G9 ^7 Z% x1.1.4机器学习的局限性' q& h( T; b7 k0 n
1.2人与机器的区分因素
. P; s2 c$ O8 |- [1.3人工智能与深度学习# Q. D& m" o; G$ e
1.4小结4 i7 }* V9 v+ s6 h# \0 N9 e
第2章机器学习算法——为深度学习做准备+ H, G. f$ S4 |( d6 C
2.1入门
0 i2 G3 t% X) |( L2.2机器学习中的训练需求
) {6 c1 ]' p8 v; V. x0 b4 j2.3监督学习和无监督学习8 [3 T2 B. j$ C' ] i2 i1 u. A
2.3.1支持向量机
8 V- N8 ?. V0 u, M% p8 u" n# r7 A2.3.2隐马尔可夫模型1 b- E- B: a4 p' Z4 @$ V8 S0 x
2.3.3神经网络, h+ ]1 T3 S% k0 j
2.3.4逻辑回归
8 |6 _6 V; {9 L& l2.3.5增强学习4 x# y5 h4 a- _) g! e
2.4机器学习应用流程
$ }; ]3 K8 ]' O' o$ |2.5神经网络的理论和算法
* f5 ~* ~) r2 v3 O1 y9 W" B6 o2.5.1单层感知器) i" @0 W+ P1 }' I
2.5.2逻辑回归3 p9 n4 F# ^7 }
2.5.3多类逻辑回归
5 L- {' q& U& h2.5.4多层感知器1 U1 c- H. s7 r5 a7 j& C% w8 b) H
2.6小结
1 u( Z; g0 n7 I, T第3章深度信念网络与栈式去4 E: a Z- V/ d' S. v5 ~+ U
噪自编码器
4 u0 O: i& N. k7 y% e2 `3.1神经网络的没落
6 E6 W, Z# [" Y5 T N, j$ n9 c3.2神经网络的复兴
: U7 m* T% Q4 h% X9 Z8 I3.2.1深度学习的进化——突破是什么
+ s, G" `/ l! d8 \9 D3.2.2预训练的深度学习! x' n: T, D" r& D2 r! e9 u
3.3深度学习算法9 M5 v0 h; j X( A# G1 b( M
3.3.1限制玻尔兹曼机# t2 g; T7 S K3 ]9 M
3.3.2深度信念网络
+ n' K& t$ i0 n$ L- [/ k; t H3.3.3去噪自编码器
; d0 t$ O) Y0 S, _3.3.4栈式去噪自编码器; s$ \; |. K! e0 j% N2 l# \5 u5 p
3.4小结1 K& y j, |) k4 N, O
第4章dropout和卷积神经网络
/ a: B4 z# o: }4 R4.1没有预训练的深度学习算法
8 `3 L# ~$ J/ @' b4.2dropout
. q7 `3 ~% O, q, O. Y( `8 D3 ~4.3卷积神经网络
( o @" a3 S& Y: S D: @9 l& H6 e4.3.1卷积
9 J9 V: I9 Y; ?% \4.3.2池化
9 b( P2 W, ]6 N! m o4.3.3公式和实现
4 ]. X4 r, {% f: I' ^4.4小结
) `( ~8 V% i" e9 ^7 B" g5 y. |+ @第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他; ~3 U, s/ r0 M3 g' W( Q, J: }
5.1从零实现与使用库/框架
5 ~( O! \) R. a6 K5.2DL4J和 ND4J 的介绍) [7 g6 Z* o) H1 g% E' @4 b
5.3使用 ND4J 实现/ l9 J0 T% R6 b1 q3 {& w5 n
5.4使用DL4J实现
: A' P4 U0 T3 M; M7 g( {* B8 Z5.4.1设置 w" O# w# F5 a1 L
5.4.2构建
0 y6 S, O+ ~& `3 C: O5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java3 k1 F6 U6 `0 P0 C
5.4.4学习速率的优化
, l( E* n* g' S$ g; b8 a5.5小结1 H( M# X) l, G& V b6 }
第6章实践应用——递归神经网络等& @8 G( i8 R! E2 r0 q' }
6.1深度学习热点9 R/ |7 `3 C4 Q
6.1.1图像识别, w2 I: Q5 N* V) g0 ^, K
6.1.2自然语言处理
F) v/ ?. s) m x/ u% t! F5 X6.2深度学习的挑战
. M% N% h# {/ `" r4 Y6.3最大化深度学习概率和能力的方法
& r( `4 W7 c+ ^% ~6 a6.3.1面向领域的方法% t; K8 t" ~3 {# W
6.3.2面向分解的方法3 o9 }6 Z1 F; Y6 V% m4 z
6.3.3面向输出的方法) N1 i7 Y, s$ @9 I( v# s
6.4小结: s+ _5 N7 l2 @% F2 y5 p, `
第7章其他重要的深度
' ]5 `6 _" B' D学习库7 I4 {+ y4 w+ @. P( q
7.1Theano
9 x8 p- e8 k7 z# {4 k" S7.2TensorFlow2 r2 l1 p$ p8 E1 K% g! A: U: M
7.3Caffe/ G8 ^4 B. p Z5 Y3 d
7.4小结0 P* e2 O+ P1 l) M
第8章未来展望5 w0 I8 w6 w5 ?. D q: y
8.1深度学习的爆炸新闻
@9 I; a: a0 Z. i! G7 |8.2下一步的展望
+ p! i4 e3 m1 V- S; ?/ v3 v4 O0 _2 [8.3对深度学习有用的新闻资源
$ V0 I) T, ]0 n2 G2 O" m8.4小结
2 |% d0 t; n9 A2 m0 \9 p
9 M, v: m2 J# B; w- d' \6 u. w4 s% {% p' l% ^
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; c4 v; p5 v- A+ Q
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发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
