深度學(xué)習(xí)精要基于R語(yǔ)言

定　價(jià)：￥49.00

作　者：	Joshua F. Wiley，威利著；高蓉譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)?網(wǎng)絡(luò) 人工智能

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ISBN：	9787115464156	出版時(shí)間：	2017-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	154	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)重點(diǎn)介紹如何將R語(yǔ)言和深度學(xué)習(xí)模型或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)，解決實(shí)際的應(yīng)用需求。全書(shū)共6章，分別介紹了深度這習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)、訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型、如何防止過(guò)擬合、識(shí)別異常數(shù)據(jù)、訓(xùn)練深度預(yù)測(cè)模型以及調(diào)節(jié)和優(yōu)化模型等內(nèi)容。本書(shū)適合了解機(jī)器學(xué)習(xí)概念和R語(yǔ)言并想要使用R提供的包來(lái)探索深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的讀者學(xué)習(xí)參考。

作者簡(jiǎn)介

　　機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的讀者，高校計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的讀者，高校計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生。

圖書(shū)目錄

目錄

第1章　深度學(xué)習(xí)入門\t1
1．1　什么是深度學(xué)習(xí)\t1
1．2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
綜述\t2
1．3　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t6
1．4　用于深度學(xué)習(xí)的R包\t8
1．5　建立可重復(fù)的結(jié)果\t9
1．5．1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t12
1．5．2　deepnet包\t13
1．5．3　darch包\t14
1．5．4　H2O包\t14
1．6　連接R和H2O\t14
1．6．1　初始化H2O\t15
1．6．2　數(shù)據(jù)集連結(jié)到H2O
集群\t17
1．7　小結(jié)\t19
第2章　訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型\t20
2．1　R中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t20
2．1．1　建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t21
2．1．2　從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成
預(yù)測(cè)\t36
2．2　數(shù)據(jù)過(guò)擬合的問(wèn)題—
結(jié)果的解釋\t38
2．3　用例—建立并運(yùn)用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t41
2．4　小結(jié)\t47
第3章　防止過(guò)擬合\t48
3．1　L1罰函數(shù)\t49
3．2　L2罰函數(shù)\t53
3．2．1　L2罰函數(shù)實(shí)戰(zhàn)\t54
3．2．2　權(quán)重衰減（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的L2罰函數(shù)）\t55
3．3　集成和模型平均\t59
3．4　用例—使用丟棄提升樣本
外模型性能\t62
3．5　小結(jié)\t67
第4章　識(shí)別異常數(shù)據(jù)\t68
4．1　無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)入門\t69
4．2　自動(dòng)編碼器如何工作\t70
4．3　在R中訓(xùn)練自動(dòng)編碼器\t73
4．4　用例—建立并運(yùn)用自動(dòng)
編碼器模型\t85
4．5　微調(diào)自動(dòng)編碼器模型\t90
4．6　小結(jié)\t95
第5章　訓(xùn)練深度預(yù)測(cè)模型\t96
5．1　深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門\t97
5．2　常用的激活函數(shù)—整流器、雙曲正切和maxout\t99
5．3　選取超參數(shù)\t101
5．4　從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和
預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)\t105
5．5　用例—為自動(dòng)分類生成
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t114
5．6　小結(jié)\t132
第6章　調(diào)節(jié)和優(yōu)化模型\t133
6．1　處理缺失數(shù)據(jù)\t134
6．2　低準(zhǔn)確度模型的解決
方案\t137
6．2．1　網(wǎng)格搜索\t138
6．2．2　隨機(jī)搜索\t139
6．3　小結(jié)\t151
參考文獻(xiàn)\t152