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内容简介

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。本书的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、高级调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。

作者简介

Josh Patterson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。 Adam Gibson 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

网友热评

Saunak: 既没有公式推导，也没代码实现。就是单纯的名词解释

图书目录

前言　　xv 第1章机器学习回顾　　1 第2章神经网络基础与深度学习　　31 第3章深度网络基础　　60 第4章深度网络的主要架构　　85 第5章建立深度网络　　118 第6章深度网络调优　　176 第7章调优特定的深度网络架构　　217 第8章向量化　　237 第9章在Spark上使用深度学习和DL4J　　262 附录A人工智能是什么　　299 附录BRL4J与强化学习　　307 附录C每个人都需要了解的数字　　325 附录D神经网络和反向传播：数学方法　　326 附录E使用ND4JAPI　　330 附录F使用DataVec　　341 附录G从源代码构建DL4J　　350 附录H设置DL4J项目　　352 附录I为DL4J项目设置GPU　　356 附录J解决DL4J安装上的问题　　359 关于作者　　365 关于封面　　365