深度學習（影印版）

　　在引入開源Deeplearning4j（DL4J）庫用于開發(fā)產品級工作流之前，作者Josh Patterson和Adam Gibson介紹了深度學習——調優(yōu)、并行化、向量化及建立管道——任何庫所需的基礎知識。通過真實的案例，你將學會在Spark和Hadoop上用DL4J訓練深度網絡架構并運行深度學習工作流的方法和策略。* 深入機器學習一般概念，特別是深度學習相關概念* 理解深度網絡如何從神經網絡基礎演化* 探索主流深度網絡架構，包括Convolutional和Recurrent * 學習如何將特定的深度網絡映射到具體的問題* 一般神經網絡和特定深度網絡架構調優(yōu)基礎概覽* 為不同的數(shù)據類型使用DL4J的工作流工具DateVec實現(xiàn)向量化* 學習如何在Spark和Hadoop本地使用DL4J

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