文 章

从入门到实战,两位技术大咖教你掌握“深度学习”

2019年09月11日   作者:黄雄松

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【百道编按】由人民邮电出版社出版的《深度学习基础与实践》,是一部介绍人工智能AI机器学习神经网络的教程图书。本书着重于深度学习模型的应用,并通过清晰易懂的方式来呈现,从理论到应用,深度探究了深度学习,对于想要走进深度学习这一领域的人来说,是一部不容错过的著作。 

《深度学习基础与实践》
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出版社:人民邮电出版社
作者:[美]乔希·帕特森,[美]亚当·吉布森
译者:郑明智
出版时间:2019年07月

《深度学习基础与实践》由人民邮电出版社于2019年7月出版。

深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习(ML,Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。

本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。

本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识开始,逐步深入,通过现实生活中的例子,展现深度网络架构的方法和策略。本书避免了艰深的理论讨论,而是针对实际问题提供了必要的指引。

具体而言,书中包含了如下的主要方面:深入理解机器学习和深度学习基本概念;了解从神经网络到深度网络的演化历程;探索主流深度网络架构,包括卷积神经网络和循环神经网络;了解如何将特定的深度网络应用于适合的问题;全面了解通用的对神经网络和特定深度网络架构调优的基础知识;学习针对不同类型数据的向量化技术以及如何在Spark和Hadoop平台上原生地使用DL4J等。

本书由乔希·帕特森(Josh Patterson)和亚当·吉布森(Adam Skymind)共同创作而成。乔希·帕特森是Skymind公司副总裁,曾任Cloudera公司通用解决方案架构师、田纳西河流域管理局机器学习与分布式系统工程师。亚当·吉布森是Skymind公司CTO,在帮助公司处理和解析大量实时数据方面经验丰富。

(本文编辑:凌寒)

来源:百道网

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