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『簡體書』深度学习实践指南 基于R语言

書城自編碼： 3203364
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： [英] 尼格尔·刘易斯[N.D. Lewis]
國際書號(ISBN)： 9787115477774
出版社： 人民邮电出版社
出版日期： 2018-06-01
版次： 1

書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 113.9

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編輯推薦：
随着大数据爆炸式发展，深度学习及相关技术引发了人们浓厚的兴趣。谷歌、微软和Facebook等大公司都在积极发展内部的深度学习团队，其他公司也迅速跟进。
本书是详细的、实用的实践指南，揭示了深度学习模型是如何工作的，并且通过强大的开源的R语言预测分析工具包展示了构建这些模型的捷径。在本书中，作者将带领读者绕过陡峭的学习曲线，掌握深度学习的捷径。通过阅读本书，读者将会学到如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘。一旦掌握了构建深度学习模型的流程，读者就很容易将掌握的知识变成强有力的应用工具。
本书包括以下内容：
★ 如何开发循环神经网络（Recurrent Neural Networks）；
★ 如何构建Elman神经网络（Elman Neural Networks）；
★ 如何部署Jordan神经网络 （Jordan Neural Networks）；
★ 如何创建级联关联神经网络（Cascade Correlation Neural Networks）；
★ 理解深度神经网络（Deep Neural Networks）；
★ 使用自编码器（Autoencoders）；
★ 释放堆
內容簡介：
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，它是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
本书是一本详细的、实用的深度学习实践指南。它共有8 章，详细讲解了深度神经网络、Elman 神经网络、Jordan 神经网络、自编码器、堆叠自编码器、限制玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数字公式，它旨在解释深度学习模型是如何工作的，让读者学会如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘，从而让读者迅速地学以致用，可以用深度学习构建更智能的应用。
本书适合数据科学家、各领域的研究人员阅读，也适合其他对深度学习感兴趣的人士阅读。
關於作者：
尼格尔刘易斯（N.D. Lewis）是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年，编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书，并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。

 

 

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