深度学习实战指南:构建高效生产流程与应用策略
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更新于2024-07-19
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《深度学习实践者的路径》是一本由Adam Gibson和Josh Patterson合著的实用指南,它针对机器学习领域,特别是深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)在组织中的实际应用进行了深入探讨。随着人们对机器学习的兴趣高涨,如何确保项目能够成功推进成为关键问题。本书不仅提供了关于深度学习理论的详尽讲解,还着重介绍了作者开源的Deeplearning4j (DL4J) 库,该库旨在帮助开发生产级别的工作流程。
书中首先介绍了通用的机器学习概念,然后逐步深入到深度学习的具体细节。读者将跟随作者了解深度网络如何从基础神经网络原理发展而来,包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 等主要架构。作者会指导读者如何根据具体问题选择合适的深度网络模型,并详细阐述了调整一般神经网络和特定深度网络架构的基础原则。
DataVec,作为DL4J的工作流工具,将展示如何利用向量化技术处理不同类型的数据。此外,读者还将学习如何在Spark和Hadoop平台上有效地使用DL4J进行深度学习工作流的运行。这本书不仅适合想要在实际项目中应用深度学习的工程师,也对那些希望更新自己技术栈的专业人士极具价值。
版权信息显示,本书于2017年出版,版权属于Josh Patterson和Adam Gibson,且保留所有权利。作者鼓励读者购买用于教育、商业或销售推广用途,同时提供了在线版本供选择。编辑、制作和校对团队的名单也在书后列出,以确保内容的专业性和质量。
《深度学习实践者的路径》提供了一个全面而实用的学习框架,帮助读者掌握深度学习的核心技术,并将其应用于实际业务场景,提升组织的竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从中受益匪浅。
2018-02-01 上传
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