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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》
, P" [' f5 k- _$ g% e" z7 I% P( @, mjava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。
' w' O9 d/ E Y, R3 v4 y. w+ d% N作者：（日）巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）; d4 t* [: t3 g$ Z9 h. n
出版社：机械工业出版社出版社
( @$ Z2 z) Q; b, f! z, A3 p, X8 @2 E1 L出版时间：2017年07月 4 f$ ]$ s; T. G/ z: E( Y% r
0 m1 Q( l" A; M/ K4 D# r# @( I
- a' L) P; o! `3 O5 k6 F8 j0 ]5 _* c4 @, z. F1 j2 k& ~
java电子书目录：; B0 f. H; |( s( D
第1章深度学习概述! o+ L s! V# i; Z. v1 B* J
1.1人工智能的变迁6 w$ @% C v8 w, T/ L. [
1.1.1人工智能的定义
+ V3 N. L8 D/ m, S7 j1.1.2人工智能曾经的辉煌
Z: w T" L4 z1 z7 t- G1.1.3机器学习的演化3 m! t' v$ D! F" I: V6 z% N
1.1.4机器学习的局限性2 h d& u1 v) @; f* {6 p* m
1.2人与机器的区分因素
$ K3 u) N$ E" ~- U' \% E) H1.3人工智能与深度学习
) M' {1 G& }" e. n) m$ ?, N, t: _1.4小结* H9 K" I: p2 f
第2章机器学习算法——为深度学习做准备
9 G! S8 B% i* w9 H2.1入门
9 u2 I u6 D- F/ ~* h" G. L2.2机器学习中的训练需求
6 `1 h( m) R5 ~, `/ F0 i1 ^0 T* B2.3监督学习和无监督学习# ` I" d; x$ s
2.3.1支持向量机
& H2 e% `! M" D( e2.3.2隐马尔可夫模型
- M( \5 j" T9 f) @+ |2.3.3神经网络9 N- y+ }! D7 Q, L
2.3.4逻辑回归
# r' u8 k9 }5 O% E2.3.5增强学习7 _6 G! `$ Y9 r6 b; x# G
2.4机器学习应用流程( Z& R& d- G1 E' R" G+ }( k
2.5神经网络的理论和算法4 v+ m4 Z, C& p3 D: z' H
2.5.1单层感知器
) f3 T) R7 F( o* F0 O2.5.2逻辑回归( L0 q( B, o5 B+ F% Y! D
2.5.3多类逻辑回归
1 g+ L5 }/ {) Y% _& i" J& y* h2.5.4多层感知器
$ g1 }2 @( M! l' C. _. Z2.6小结8 e* h; J/ `( m# b
第3章深度信念网络与栈式去
, f/ O. i; Q2 ^' B7 E, |4 W. T噪自编码器
$ z: E7 o A7 m9 O& ~3.1神经网络的没落6 [% x( G, m/ ?2 x
3.2神经网络的复兴
7 {6 p+ n1 \: P; S3.2.1深度学习的进化——突破是什么+ w' _# U4 J: N+ q
3.2.2预训练的深度学习
) x7 @; W) X# Y: E% I9 k3.3深度学习算法5 |( _8 n, ^! m' q' K
3.3.1限制玻尔兹曼机
. L; N* `3 }8 O, Z9 H3.3.2深度信念网络
" W/ Z6 u1 e: C& q: P1 F- i0 d5 t5 F( G3.3.3去噪自编码器
. S6 c7 C2 H2 u, ^' q6 M7 o: e2 C, {3.3.4栈式去噪自编码器. W) o; p) q o
3.4小结
* e" g3 ^. a2 t3 x1 N4 c第4章dropout和卷积神经网络
! ? z2 l+ C: D& X/ A- r( N }4.1没有预训练的深度学习算法
4 E2 a1 O0 [- o, z# T1 P. ^) M4.2dropout
3 T2 D$ s$ }3 x* u4 p% y4.3卷积神经网络
$ k( k) J& I( Z" x6 R4.3.1卷积+ s1 [ ^$ w& \# |' Y6 G+ H1 D
4.3.2池化" K, Y6 ?9 ~2 i
4.3.3公式和实现. `# l6 z5 U! ^0 m" A
4.4小结 |8 F4 X: G* x( _/ e. Z s
第5章探索Java深度学习库——DL4J、ND4J以及其他
* ~) K+ f8 S6 B q& D5.1从零实现与使用库/框架
; k+ _( @# [7 c1 L3 I2 B9 ?2 E& S5.2DL4J和 ND4J 的介绍
3 } l+ Q/ f" h9 G5.3使用 ND4J 实现
' f% H( x$ d4 W# o5.4使用DL4J实现8 X' O/ e. i3 H/ K9 O3 M2 ^1 U
5.4.1设置7 g3 C7 x" ]/ s1 `' J
5.4.2构建 E) W, F8 p3 z
5.4.3CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
# c6 [" @7 |, n$ C8 Y- P7 r5.4.4学习速率的优化
M2 T) u: q5 o; m1 z. j5.5小结
' Z$ r8 e% @* |; L5 a第6章实践应用——递归神经网络等
( ~8 v8 K: f! l0 n3 g* I+ S6.1深度学习热点
9 `1 o& \* h. Z" D9 ?6.1.1图像识别
; l$ y+ c- Y+ _% J- o6.1.2自然语言处理
L" U3 o9 a; g6.2深度学习的挑战7 h' V9 o6 ^& K7 G4 [" {4 e9 @5 H
6.3最大化深度学习概率和能力的方法
* m( ^6 `0 K+ X% Q6.3.1面向领域的方法6 o& Z5 B6 p, n' G! s/ {7 z# I
6.3.2面向分解的方法
! J! c' `0 d. A8 b! l4 {: b6 m( I6.3.3面向输出的方法
, ~. l4 {7 Y; J5 H2 ~ L6.4小结
, a! c$ w4 p: V第7章其他重要的深度 }5 K/ K X$ U+ s0 l. }
学习库& ?$ u: V. k! D: p) X
7.1Theano7 O8 X9 N) J [
7.2TensorFlow
/ m: F' T' d" M+ S7.3Caffe) t# D0 k& \+ z9 K$ {
7.4小结
: V! ]$ m$ @ I8 m) n5 d8 L) N第8章未来展望
; C; l: ?$ L3 _$ u/ k8.1深度学习的爆炸新闻
: c& x& S( _5 ^8 A: t4 Y" F8.2下一步的展望2 m$ x0 u3 y$ |8 f! i
8.3对深度学习有用的新闻资源
: L: R/ d- S# t9 y8.4小结
; L# K3 w% [7 W# H0 C
8 T, R' A6 T2 D) i) A. E1 O. S9 D' e
/ r. [+ v! I$ Z. u! Z2 x* u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】
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3 b# t/ V: ^* s! M) s! p
) ^: Z7 e( N; L
/ }* [6 W. e: t+ t# m( [% f G, e M; s% [4 ~2 }& z
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发表于 2017-8-21 17:15:59
发表于 2017-8-22 01:54:08
