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商品簡介
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本書介紹使用 R 語言和深度學習庫 TensorFlow、H2O 和 MXNet 構建不同的深度學習模型的方法和原理。本書共 10 章,其中第 1、2 章介紹如何在 R 中配置不同的深度學習庫以及如何構建神經網絡;第 3 ~ 7 章介紹卷積神經網絡、自動編碼器、生成模型、循環神經網絡和強化學習的構建方法和原理;第 8、9 章介紹深度學習在文本挖掘以及信號處理中的應用;第 10 章介紹遷移學習以及如何利用 GPU 部署深度學習模型。
本書的結構簡單明瞭,每部分由準備環節、動手操作和工作原理組成,可強化讀者的學習;內容上覆蓋了深度學習領域常見的神經網絡類型,並介紹了使用場景。同時,書中包含大量實用的示例代碼,方便讀者應用到實際項目中。
本書適合有一定 R 語言編程基礎,並且希望使用 R 語言快速開展深度學習項目的軟件工程師或高校師生、科研人員閱讀。
本書的結構簡單明瞭,每部分由準備環節、動手操作和工作原理組成,可強化讀者的學習;內容上覆蓋了深度學習領域常見的神經網絡類型,並介紹了使用場景。同時,書中包含大量實用的示例代碼,方便讀者應用到實際項目中。
本書適合有一定 R 語言編程基礎,並且希望使用 R 語言快速開展深度學習項目的軟件工程師或高校師生、科研人員閱讀。
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